В исследовании представлен BayesTx (Bayesian Therapeutics target discovery) — инновационный фреймворк на основе байесовских сетей, предназначенный для преодоления разрыва между результатами исследований на клеточных линиях и реальной клинической практикой. Методология заключается в проекции транскриптомных данных пациентов и данных клеточных линий в единое биологическое пространство активности путей и транскрипционных факторов (TF). С помощью обучения доменно-специфичных причинно-следственных графов и агрегации ребер с использованием бутстреп-консенсусной фильтрации, система позволяет моделировать причинно-следственные связи. При тестировании на данных TCGA-BRCA (рак молочной железы) и DepMap, фреймворк успешно ранжировал 47 транскрипционных факторов по их прогнозируемому влиянию на жизнеспособность раковых клеток. Использование Do-симуляции позволило количественно оценить эффект каждого фактора, а полученные мишени получили независимое подтверждение через анализ выживаемости в сторонних когортах и фармакогеномные ассоциации. Данная разработка значительно повышает точность идентификации терапевтических мишеней, обеспечивая их клиническую релевантность.