尽管近几十年来我们对人体细胞和组织的了解稳步增长，但仍有许多事情是未知的。例如，细胞是以一种短暂的动态状态存在的，了解它们是破译疾病和寻找治疗方法的基础。用于在实验室中研究细胞类型的经典技术是有限的，并且不能实现细胞功能的精细细节。

为了克服这一障碍，来自西班牙巴塞罗纳基因组调控中心(CRG)的国家基因组分析中心(CNAG-CRG)的一组科学家在Holger Heyn的领导下，开发了一种基于数学图论的新计算工具，用于推断健康和病理器官的全球大规模调控网络，如受糖尿病或阿尔茨海默病影响的器官。研究人员可以识别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》上发表他们的研究成果。

“我们之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高级博士后研究员、该研究的第一作者乔瓦尼雅科诺说。“这些工具使我们能够描述具有独特生物功能和等级关系的新类型和亚型的细胞，”他补充说。

到目前为止，单细胞分析一直用于了解组织中的细胞类型及其功能。“像人类细胞图谱项目这样的大型联盟已经产生了整个有机体的单细胞图谱，这需要复杂的分析策略来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和本文的资深作者。

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。“我们的工具试图精确地解决控制细胞形态和功能的调节过程，”雅科诺强调说。

该工具基于图论，图论是一种抽象的数学模型，通过边连接节点。一旦有了图和结构，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数千个细胞的数据集，以推断驱动细胞表型形成的调控网络及其各自的功能。他们使用他们的工具来研究二型糖尿病和老年痴呆症，并能够找到与这些疾病有关的功能变化。重要的是，这为寻找新的药物靶点打开了大门。

“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受损的疾病以及找到跟腱的有效治疗方法非常重要。海因说。

这个工具可能适用于任何疾病，从老年痴呆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目标基因，然后可以在进一步的研究中得到验证。”雅科诺说。