研究团队提出Celcomen模型，利用因果解耦方法分析空间转录组学数据，揭示细胞内外的基因调控机制。该模型在真实数据中表现优异，推动生物医学研究进展。

剑桥大学研究团队提出了Celcomen虚拟组织模型，实现了空间转录组学中的因果推断可识别性。该模型能够估计环境对单细胞的影响，并推测细胞对环境的作用，推动对细胞间复杂相互作用的理解。Celcomen结合拉格朗日力学和因果推断，展现出强大的自洽性和可识别性，具有重要的生物医学应用潜力。

Celcomen通过生成图神经网络解决了空间转录组学和单细胞数据中细胞内和细胞间基因调控程序解耦的问题。研究发现，Celcomen可有效建模疾病与治疗引起的变化，为单细胞空间组织反应提供新的见解。