В исследовании представлена инновационная четырехэтапная методология импутации (заполнения пропусков) данных, разработанная специально для преодоления проблемы неполноты и гетерогенности наборов данных в космической биологии. Авторы решают критическую проблему нехватки образцов, которая препятствует созданию надежных вычислительных моделей реакции человеческого организма на космический полет. В качестве практического применения (case study) использовались мультимодальные данные миссии NASA RR9, включающие ретинальную визуализацию и омиксные профили. Методология позволяет не только восстанавливать отсутствующие значения, но и диагностировать причины их отсутствия, оптимизируя стратегии восстановления для сохранения биологического сигнала. Ключевым результатом стало выявление важного компромисса: хотя импутация значительно повышает точность прогностических моделей, она может скрывать тонкие биологические закономерности. Данный фреймворк закладывает фундамент для разработки цифровых двойников человека в экстремальных условиях и предоставляет ученым инструменты для оценки достоверности восстановленных данных.