Исследование представляет новый вычислительный метод PrePR-CT, разработанный группой Alsulami et al. и опубликованный в Nature Machine Intelligence в марте 2026 года. Метод объединяет биологические сети с машинным обучением для предсказания реакции различных типов клеток на лекарственные соединения при ограниченных данных. Ключевое преимущество подхода — работа в режиме малых данных (small-data regime), что критически важно для ранней стадии разработки лекарств, когда экспериментальных данных недостаточно. Метод улучшает точность предсказаний, интерпретируемость результатов и эффективность процесса открытия новых препаратов. Использование индуктивных априорных знаний позволяет модели извлекать полезные паттерны из ограниченных наборов данных, что особенно актуально для персонализированной медицины и таргетной терапии. Разработка имеет практическое значение для фармацевтических компаний, позволяя сократить время и стоимость доклинических исследований за счёт более точного предсказания эффективности соединений на ранних этапах. Методология открывает перспективы для применения в скрининге библиотек соединений и оптимизации дозировок для конкретных типов клеток.