morphological-profiling

论文提出 PhenoAIR，一种面向可靠性感知的多智能体框架，将基于 Cell Painting 的作用机制（MOA）预测重新定义为经过校准的证据推理，而非简单的最近邻检索。在新的 JUMP Cell Painting MOA 基准上进行评估，结果显示该方法在表现上优于表征匹配基线和大语言模型基线。

CP-Agent 是一个多模态大语言模型，它利用情境感知对齐（CP-CLIP）来解释化学扰动下的细胞形态变化，从而为药物发现提供可解释且可扩展的表型筛选。