MIT联合ETH推出APOLLO框架 破解单细胞多模态数据解耦难题

麻省理工学院与瑞士苏黎世联邦理工学院联合研究团队于2026年3月4日正式发布APOLLO计算框架，通过潜变量优化学习部分重叠潜空间的自编码器，实现单细胞多模态数据中共享信息与特异性信息的明确分离，打破传统多模态整合的技术局限，为精准解析细胞状态及其调控逻辑提供全新可行路径。

单细胞测序技术的迭代让科研人员得以同时捕捉细胞内的转录组、蛋白质组等多维度特征，但长期以来，如何将不同模态的数据中共享的调控信息和细胞个体的特异性特征清晰拆分，始终是行业内的核心瓶颈——传统整合分析往往会混淆两类信息，导致对细胞状态的解读出现偏差，也限制了疾病机制研究的精度。

APOLLO框架的核心突破在于采用了部分重叠潜空间的自编码器结构，区别于传统多模态模型隐式融合特征的思路，它通过显式建模两类核心信息：一类是不同模态共有的细胞基础调控特征，另一类是各模态独有的细胞特异性数据。研究团队通过优化潜变量的约束规则，让两类信息的分离精度得到大幅提升，避免了传统方法中信息交叉干扰的问题。

此前的单细胞多模态数据处理方案，大多采用直接拼接或加权融合的方式，无法剥离模态间的特异性噪声。比如在肿瘤研究中，不同患者的个体差异会干扰对肿瘤共性突变通路的提取，而APOLLO的解耦能力，可以让研究者单独提取与疾病相关的共享调控特征，同时保留各样本的特异性表达信息。研究团队已在公开的人类外周血单核细胞多模态数据集上完成初步验证，其解析结果的一致性和精度均优于现有主流方法。

除了单细胞生物学领域，APOLLO的解耦思路也具备跨领域迁移的潜力。比如在自动驾驶的多传感器数据整合中，可以分离出不同传感器共享的环境特征和各自的噪声数据；在遥感影像分析中，也能精准拆分区域共性地理特征和局部特异性信息。研究团队表示，接下来将进一步优化框架的运算效率，推动其在生物医药企业和科研机构的落地应用。