В статье представлен SCITRAM (Single-Cell Integrated TRAnscription regulation Modeler) — вычислительный инструмент на базе искусственного интеллекта, предназначенный для анализа данных одноядерной трансксриптомики. В отличие от традиционных методов, сводящихся к простой стратификации клеток по экспрессии генов, SCITRAM реконструирует первичные сети генной регуляции и моделирует транскрипционные каскады, активируемые ключевыми транскрипционными факторами. Методология включает два основных этапа: построение графа регуляторных взаимодействий и последующее in-silico моделирование эффектов активации выявленных факторов. Производительность платформы была валидирована на трех сложных биологических моделях: истощение Т-клеток при терапии солидных опухолей, линейная стратификация при панкреатической эндокриногенезе и формирование нервной ткани в моделях церебральных органоидов. Результаты показывают, что SCITRAM эффективно идентифицирует мастер-регуляторы клеточной гетерогенности без необходимости использования командной строки, предоставляя пользователям удобный графический интерфейс. Это решение устраняет барьеры для биоинформатического анализа, позволяя исследователям изучать сложные регуляторные программы в контексте развития заболеваний и тканевого морфогенеза. Инструмент представляет значительный интерес для персонализированной медицины и фундаментальных биомедицинских исследований, ускоряя переход от сырых данных к биологическим гипотезам.