Multi-omic machine learning overcomes transcriptomic blind spots to rescue therapeutic targets in ALS
Door multi-omische data te integreren met uitlegbare machine learning om genen te prioriteren op basis van genomische architectuur in plaats van transcriptomische expressieveranderingen, overwint deze studie de beperkingen van traditionele screens en identificeert zij elf nieuwe therapeutische doelwitten voor ALS, waaronder ATP1A1, YWHAG en ANLN.