В исследовании представлен инновационный метод реконструкции генных регуляторных сетей (GRN) на основе данных секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Авторы разработали архитектуру двухканальной графовой нейронной сети (GCN) с общим весом, которая позволяет эффективно объединять априорные знания о регуляции с паттернами коэкспрессии генов, устраняя ограничения существующих методов. Предложенный вычислительный фреймворк интегрирует профили дифференциальной экспрессии генов и изменения регуляции для точного определения ключевых регуляторов, определяющих различные состояния клеток. Экспериментальные тесты подтвердили, что новый алгоритм значительно превосходит современные аналоги (state-of-the-art) по точности предсказания и демонстрирует высокую устойчивость к шуму и пропущенным данным. Применение метода на двух наборах данных scRNA-seq показало его эффективность в выявлении ключевых регуляторов, ответственных за метастазирование опухолей и развитие лекарственной устойчивости. Данная разработка открывает новые возможности для понимания молекулярных механизмов патологических процессов на клеточном уровне.