Национальная медицинская библиотека США (NLM) представила Cell Knowledge Network (NLM-CKN) — семантическую базу знаний, предназначенную для интеграции данных о клеточных фенотипах с информацией о заболеваниях и терапевтических вмешательствах. Исследователи использовали воспроизводимые вычислительные рабочие процессы для анализа 88 наборов данных, охватывающих 10 органов человека, что позволило сформировать знания о 2585 клеточных множествах и 5139 генах с селективной экспрессией. Ключевым технологическим аспектом является применение семантической схемы, которая преобразует экспериментальные данные в тройные утверждения (триплеты) и загружает их в базу данных ArangoDB с сохранением происхождения данных и количественных доказательств. Эта система связывает клеточные типы с онтологией клеток на основе экспериментальных доказательств, объединяя иерархии анатомии, ассоциации «ген-заболевание» и данные о лекарствах. Интерфейс платформы позволяет визуально исследовать клеточный состав здоровых тканей человека, что упрощает навигацию по сложным биологическим взаимосвязям. Топологический анализ, проведенный в рамках проекта, выявил новые инсайты о вкладе различных клеток в патогенез заболеваний и определил клеточные контексты для терапевтического вмешательства. Особый интерес представляет способность системы генерировать гипотезы о репозиционировании существующих препаратов на основе выявленных сетевых связей. Проект решает проблему фрагментации знаний, превращая разрозненные данные одноцепочечной транскриптомии в структурированную, машиночитаемую сеть, что критически важно для ускорения трансляционных исследований и разработки персонализированных методов лечения.