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干细胞移植已成为再生医学的基石，因为它能够分化为各种细胞类型及其在免疫调节，治疗免疫学疾病和血液学恶性肿瘤中的潜在应用（1）。在各种干细胞类型中，多能胚胎干细胞（ESC）和多能干细胞（ASC）的分化潜力进行了广泛的研究。ESC具有较高的多能性，使它们能够在人体中产生任何细胞类型。然而，围绕其使用的伦理问题导致人们更加关注替代来源，例如诱导的多能干细胞（IPSC）和ASC，包括间质干细胞（MSC），神经干细胞（NSC）和血肿干细胞（HSC）。MSC通过调节T，B，天然杀伤（NK）和树突状细胞来显示免疫调节作用，使其成为自身免疫和炎症性疾病的有前途的工具（2，3）。来自人类脐带血的HSC已广泛用于造血和免疫相关疾病的移植疗法中（4）。HSC移植（HSCT）取得成功，取决于归宿，迁移，植入，自我更新和分化。这些复杂的过程受生长因子，细胞因子和利基相互作用的调节。尽管HSCT具有治疗潜力，但诸如移植物抗宿主病（GVHD），移植排斥和可变的患者结局等挑战持续存在。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。最近的进步表明，将计算模型与免疫数据集成为改善干细胞移植的新途径（9）。机器学习模型可以鉴定重新生成医学中涉及自我更新和谱系规范的关键转录因子和基因网络（10，11）。这些方法还促进了健康干细胞和癌症干细胞（CSC）的比较，这有助于开发恶性肿瘤的靶向疗法（12，13）。免疫学研究主题的前沿，“使用计算建模改善干细胞移植交付”典范这种跨学科方法，并在一系列编译的文章中汇集了开创性的研究，从而贡献了独特的
社论：使用计算建模改善干细胞移植递送
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