單細胞RNA測序（scRNA-seq）技術為生命科學研究帶來了革命性突破，通過解析單個細胞的基因表達特征，為疾病機制解析、藥物靶點發現和個性化治療提供了全新視角。然而，面對海量基因數據，如何精準篩選出具有生物學意義的關鍵標記基因，成為制約技術臨床轉化的核心瓶頸。特別是在缺乏真實標注的無標簽數據中，傳統分析方法難以兼顧效率與準確性，導致關鍵基因識別存在顯著偏差。

針對這一挑戰，由國內科研機構與新加坡研究團隊組成的聯合團隊，在《IEEE計算生物學與生物信息學匯刊》發表創新研究，提出基于強化學習的知識引導型基因篩選框架RIGPS。該框架通過模擬領域專家分析邏輯，構建了無需標簽依賴的智能基因選擇機制，為單細胞數據分析提供了全新解決方案。實驗表明，該方法在24個跨物種、多組織的公開數據集中均表現出顯著優勢，其篩選的基因組合在聚類準確性、生物可解釋性等核心指標上全面超越現有主流方法。

傳統基因選擇技術主要依賴降維算法、統計檢驗和啟發式模型三類策略。降維方法雖能壓縮數據維度，但易丟失關鍵生物學信號；統計方法對數據噪聲敏感，常出現誤篩或漏篩；嵌入式模型則受限于局部優化，難以實現全局最優解。更關鍵的是，這些方法在無標簽場景下缺乏自適應能力，無法有效處理高維基因空間中的冗余信息。研究團隊通過系統分析發現，現有方法在細胞類型分辨任務中的平均準確率不足65%，難以滿足精準醫學需求。

RIGPS框架的創新性體現在三大技術突破：首先構建知識集成初始化機制，通過整合Seurat、geneBasis等傳統工具的篩選結果，形成先驗知識邊界，將搜索空間壓縮80%以上；其次開發多智能體協同優化系統，為每個候選基因分配獨立智能體，通過共享狀態信息和迭代反饋實現全局最優解；最后設計專家行為模擬獎勵函數，將生物可分辨性與基因簡潔性量化為可計算指標，使模型在無標簽條件下仍能準確評估基因組合的生物學價值。該框架通過自編碼器壓縮狀態空間，使計算效率提升3倍，內存占用降低65%。

在跨物種數據驗證中，RIGPS展現出卓越的泛化能力。針對人類胰腺數據集，其篩選的基因組合使聚類NMI指數達到0.82，較次優方法提升19%；在小鼠大腦數據中，Silhouette指數突破0.75，創下同類方法新高。特別在腫瘤異質性分析中，該方法識別的標記基因在差異表達分析中的AUC值達0.91，顯著優于傳統統計方法。值得注意的是，RIGPS僅需傳統方法1/5的基因數量即可達到同等性能，有效降低了后續實驗成本。

該框架的抗干擾能力同樣突出。在模擬批次效應的數據測試中，其基因選擇穩定性較現有方法提升40%，在存在30%技術噪聲的極端條件下，仍能保持85%以上的關鍵基因識別準確率。收斂速度分析顯示，RIGPS在200次迭代內即可達到穩定解，較遺傳算法等啟發式方法提速5倍以上。這種高效性源于其創新的獎勵機制設計——通過動態平衡生物分辨力與基因簡潔性，使模型在探索過程中自動規避局部最優陷阱。

研究團隊進一步揭示了RIGPS的生物學解釋優勢。在Puram頭頸癌數據集中，該方法識別的標記基因組合在熱圖分析中呈現出清晰的細胞亞群特征，其基因功能富集分析顯示與腫瘤免疫微環境調控高度相關。細胞類型注釋實驗表明，經RIGPS預處理的數據集在F1-score指標上達到0.89，較原始數據提升27%，為單細胞數據標準化提供了新范式。

這項突破性成果標志著人工智能與生命科學深度融合的重要進展。通過構建可解釋的強化學習模型，研究團隊成功破解了無標簽單細胞數據分析的難題，為腫瘤早篩、免疫治療等精準醫學應用奠定了技術基礎。該框架的開源實現將推動scRNA-seq技術從基礎研究向臨床轉化邁進，其輕量化設計更使其具備在常規計算平臺上部署的潛力。

論文通訊作者指出，RIGPS的核心價值在于其知識引導機制與強化學習的有機結合。通過將領域知識轉化為可計算的優化目標，模型在保持數據驅動優勢的同時，獲得了類似專家分析的邏輯推理能力。這種技術路徑為復雜生物數據的智能解析提供了新思路，未來可擴展至空間轉錄組、多組學整合分析等前沿領域。

該研究獲得國家自然科學基金、中科院戰略性先導科技專項等項目資助?？茖W數據智能與創新實驗室作為主要研發單位，長期致力于科學大數據與人工智能的交叉研究，其開發的多項技術已在氣候預測、新材料發現等領域取得應用突破。此次發布的RIGPS框架再次驗證了跨學科研究范式的創新潛力，為解決復雜科學問題提供了智能化解決方案。