¿Cómo almacenar tanto la función como los datos de entrada dentro de columnas designadas de una tibble, y luego iterar sobre las filas para ejecutarlos?

Estoy intentando ejecutar un procedimiento de manipulación de datos dentro de un tibble utilizando herramientas del paquete {purrr}. Mi método es organizar todo lo que necesito dentro de un tibble:
– los datos de entrada dentro de una columna
– la función que se aplicará a los datos de entrada, también tiene su propia columna.

Mi problema: ¿cómo puedo usar las funciones de mapeo de purrr para decir “tomar la función almacenada en la columna x y aplicarla sobre los datos de la columna y“?

A continuación se muestra un ejemplo mínimo, basado en mtcars e iris. Quiero resumir cada conjunto de datos, en el mismo flujo de trabajo: primero seleccionar las columnas, luego hacer alguna agregación. Para la parte de agregación, configuro anticipadamente 2 funciones, una para cada conjunto de datos.
– summarise_iris()
– summarise_mtcars()

Luego organizo todo lo que necesito dentro de un tibble (ver objeto trb a continuación).

La primera parte, la selección de columna, funciona bien. Como se puede ver en trb_1 a continuación, dat_selected es una nueva columna que muté, que almacena la salida del paso de selección.

Sin embargo, la segunda parte no funciona. Quiero tomar la función en la columna summarise_func y aplicarla sobre los datos almacenados en la columna dat_selected. Pero no funciona. ¿Por qué no? Utilicé intencionalmente map() porque mapea solo 1 entrada a la función.

library(purrr)
library(tibble)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

summarise_iris <- function(.dat) {
  .dat %>%
    group_by(Species) %>%
    summarise(across(starts_with("Sepal"), ~ mean(.x, na.rm = TRUE)))
}

# para probar: iris %>% summarise_iris()

summarise_mtcars <- function(.dat) {
  .dat %>%
    group_by(am) %>%
    summarise(mpg_median = median(mpg))
}

# para probar: mtcars %>% summarise_mtcars()

trb <- 
  tribble(~original_data, ~cols_to_select,                               ~summarise_func,
          mtcars,         c("am", "disp", "mpg"),                        ~summarise_mtcars(.),
          iris,           c("Species", "Sepal.Length", "Sepal.Width"),   ~summarise_iris(.)
  )

trb_1 <- 
  trb %>%
  mutate(dat_selected   = map2(.x = original_data, .y = cols_to_select, .f = ~select(.x, all_of(.y)))) 

trb_1
#> # A tibble: 2 x 4
#>   original_data  cols_to_select summarise_func  dat_selected
#>   <list>         <list>         <list>         <list>       
#> 1 <df [32="" x="" 11]=""> <chr [3]="">      <formula>      <df [32="" x="" 3]="">
#> 2 <df [150="" x="" 5]=""> <chr [3]="">      <formula>      <df [150="" x="" 3]="">

trb_1 %>%
  mutate(dat_summarised = map(.x = dat_selected, .f = summarise_func))
#> Error: Problem with `mutate()` column `dat_summarised`.
#> i `dat_summarised = map(.x = dat_selected, .f = summarise_func)`.
#> x Index 1 must have length 1, not 2

¿Cómo puedo lograr la salida deseada (ver abajo) utilizando el método dentro del tibble que intento incorporar? Es decir:

trb_1 %>%
  mutate(dat_summarised = map(.x = dat_selected, .f = summarise_func))

para dar la salida deseada que es equivalente a lo que obtenemos si ejecutamos:

summarise_mtcars <- mtcars %>% summarise_mtcars()
summarise_iris   <- iris %>% summarise_iris()

trb_1 %>%
  tibble::add_column(dat_summarised = list(summarise_mtcars, summarise_iris))

ACTUALIZACIÓN

No sé si lo siguiente es en la dirección correcta, pero basado en esta respuesta, pensé en utilizar rlang::as_function () de tal manera que:

trb_1 %>%
  mutate(dat_summarised = map(.x = dat_selected, .f = ~rlang::as_function(summarise_func)))

Pero ahora da un error diferente:

x No se puede convertir una lista en una función