Исследователи разработали TranScouter — лёгкую архитектуру encoder-decoder для предсказания транскрипционных ответов клеток на генные возмущения в различных биологических условиях. Метод использует LLM-эмбеддинги текстовых описаний генов для представления возмущённых генов и транскриптомные профили контрольных клеток для кодирования биологических условий. Подход решает проблему высокой стоимости систематического экспериментального изучения возмущений, позволяя in silico предсказывать ответы в сценариях как с известными, так и с новыми возмущениями. На бенчмарках TranScouter показал конкурентоспособные результаты в обоих сценариях предсказания. Авторы дополнительно провели эмпирический анализ влияния покрытия пространства условий и переносимости эффектов возмущений на качество кросс-условных предсказаний. Работа имеет значение для оптимизации дизайна экспериментов в функциональной геномике и может ускорить исследование генно-генных взаимодействий, релевантных для понимания заболеваний.