単一細胞トランスクリプトーム解析の課題を解決するためには、機械学習以外の技術も積極的に活用することが重要です。まず、実験技術の向上が挙げられます。例えば、より高感度なRNAシーケンシング技術や、マルチオミクス解析（RNA、タンパク質、メチル化などの同時解析）を用いることで、細胞の状態をより詳細に把握することができます。
次に、バイオインフォマティクスツールやデータベースの活用が重要です。既存の生物学的データベース（例：Gene Ontology、KEGGなど）を利用して、遺伝子の機能や経路を理解し、解析結果を解釈する手助けをすることができます。また、データの可視化技術（例：t-SNE、UMAPなど）を用いることで、複雑なデータを視覚的に理解しやすくすることが可能です。
さらに、システム生物学的アプローチを取り入れることで、細胞の挙動をモデル化し、シミュレーションを行うことができます。これにより、実験データから得られた知見を基に、細胞の分化や相互作用のメカニズムを予測することができ、実験結果の解釈を深めることができます。
最後に、研究者間のコラボレーションやデータ共有を促進することで、異なる視点や専門知識を持つ研究者が集まり、より包括的なアプローチで問題に取り組むことができるでしょう。これにより、単一細胞トランスクリプトーム解析の課題をより効果的に解決することが期待されます。