داخل كل خلية، يجري عمل متواصل: البروتينات تتحاور، الجينات تُفعَّل وتُثبَّط، وأي خلل في هذا النظام يؤدي إلى الأمراض. للعثور على المسؤول عن الداء، كان العلماء سابقًا يقلّبون الأبحاث وقواعد البيانات يدويًا، مثل محقق يستجوب الشهود واحدًا تلو الآخر. لكن العلاقات كثيرة جدًا لدرجة يصعب معها التعامل بمفردك.

النموذج الجديد GLaDiGAtor يعمل كرسم بياني ذكي: يبني خريطة تكون فيها النقاط جينات وأمراضًا، والخطوط بينها تفاعلات معروفة. ثم يتعلم من هذه الخريطة كما يتعلم من الأمثلة، ويتنبأ بالمكان الذي يجب أن تكون فيه الخطوط المفقودة. الخريطة تتضمن أيضًا تلميحات نصية: أوصاف الأمراض وتسلسلات البروتينات التي يقرؤها النموذج كملاحظات على النقاط. بفضل هذا، يرى ليس فقط العلاقات المباشرة بل أيضًا الأنماط الخفية.

هذا الأسلوب يسرّع البحث عن الجينات المستهدفة للأدوية. فبدلًا من شهور من العمل اليدوي، نحتاج فقط بضع ساعات من الحساب. وكلما زادت البيانات التي تدخل إلى الخريطة، أصبحت التنبؤات أدق. ربما قريبًا سنتمكن من رؤية مسبقًا أي جين سيتعطل في مرض معين، ونستعد للعلاج قبل ظهور الأعراض.