Исследователи представили CardioChrom — специализированную вычислительную платформу на базе искусственного интеллекта, предназначенную для реконструкции данных об эпигеноме сердца (хроматинная доступность и модификации гистонов H3K27ac и H3K27me3) исключительно на основе данных одноядерного транскриптома (RNA-seq). Методология разработки включала обучение моделей на совмещенных наборах данных, где у одних и тех же ядер измерялись и РНК, и эпигеномные маркеры, с последующей строгой валидацией на внешних когортах из 10 доноров и 23 образцов. Результаты показывают, что CardioChrom превосходит базовые контрольные значения и конкурирует с архитектурой Transformer по 6 предопределенным метрикам качества реконструкции, демонстрируя статистически значимое улучшение площади под кривой точности-полноты (AUPRC) на 0.0109 и площади под ROC-кривой на 0.0179 по сравнению со случайным перемешиванием данных. Применение метода к когорте из 43 доноров с сердечной недостаточностью с сохраненной фракцией выброса (HFpEF) позволило выявить 3581 ассоциацию на уровне путей, устойчивую к поправкам на пол и метод leave-one-donor-out. Особое внимание уделено эндотелиальным клеткам, где реконструированные эпигеномные изменения указывают на активацию коагуляции, воспаления, гипоксии и профибротической сигнализации, при этом экспрессия фактора фон Виллебранда и ее регуляторные состояния были последовательно снижены. Генерация гипотез о взаимодействии транскрипционных факторов с регуляторными элементами (TF-cCRE-gene) в эндотелии и фибробластах открывает новые возможности для понимания молекулярных механизмов сердечной недостаточности без необходимости дорогостоящего и трудоемкого эпигеномного профилирования каждого образца. Данный подход демонстрирует высокую значимость для персонализированной медицины и фундаментальных исследований, позволяя извлекать многомерную эпигеномную информацию из уже существующих транскриптомных баз данных.