尽管近几十年来我们对人体细胞和组织的了解已经稳步增加，但许多事情仍然未知。例如，细胞存在于短暂的动态状态，理解它们是破译疾病和找到治疗方法的基础。在实验室中用于研究细胞类型的经典技术面临限制，并且不能实现细胞功能的精细细节。
为克服这一障碍，由Holger Heyn领导的西班牙巴塞罗那基因组调控中心(CRG)的国家基因组分析中心(CNAG-CRG)的一组科学家开发了一种新的计算工具，基于数学图论，用于推断健康和病理器官的全球大规模调节网络，例如那些受糖尿病或阿尔茨海默病影响的器官。研究人员能够确定与器官功能和疾病潜在驱动因素相关的基因。他们将在最新一期的基因组生物学杂志上发表他们的研究结果。
“我们以前开发的单细胞转录组学工具对于发现未知细胞类型非常有用，”CNAG-CRG的高级博士后研究员，该研究的第一作者Giovanni Iacono说。“这些工具使我们能够描述细胞的新类型和亚型，具有独特的生物学作用和等级关系，”他补充道。
到目前为止，已经使用单细胞分析来了解细胞类型及其在组织内的功能。“像人类细胞图谱项目这样的大型联盟产生了整个生物体的单细胞图谱，需要复杂的分析策略将大数据转化为破坏性的生物学和临床见解，”单细胞基因组学小组负责人Holger Heyn说。 CNAG-CRG和该文章的高级作者。
这个科学团队现在开发的工具将使他们更进一步，看看基因如何相互作用形成组织。“我们的工具试图准确地解决控制细胞形态和功能的调节过程，”Iacono强调说。
该工具基于图论，这是一种抽象的数学模型，其中有通过边连接的节点。一旦有了图形，结构，就可以衡量每个节点对网络的重要性。在这种情况下，每个节点都是一个基因，重要性被定义为该基因的功能是所研究的生物系统的关键。
CNAG-CRG研究人员处理了来自成千上万个细胞的数据集，以推断驱动细胞表型形成及其各自功能的调节网络。他们运用他们的工具研究2型糖尿病和阿尔茨海默病，并且能够找到与这些疾病相关的功能变化。重要的是，这为寻找新的药物目标打开了大门。
“我们开发的网络分析超越了目前应用的方法，可以深入了解基因活动如何塑造组织和器官。这对于了解这些网络被破坏的疾病以及找到有效治疗的”跟腱“至关重要。海因说。
该工具可能适用于任何疾病，从阿尔茨海默氏症到慢性淋巴细胞白血病。“我们将应用我们的工具为许多疾病提出新的靶基因，然后可以在进一步研究中得到验证。”Iacono说。