このフレームワークには、システム内の個々の細胞の発達を追跡し、多数の生物学的に関連するパラメーターの変化を登録し、細胞集団の挙動全体を記述する可能性など、ほかの既存の生物学的ニューラルネットワークモデルに不足している機能が組み込まれています。生物学的細胞ニューラルネットワークモデリング (BCNNM) アプローチは、生化学的反応の配列の述語記述を使用し、限られた数の幹細胞から多層ニューラルネットワーク形成の複雑なモデルを実行するために使用することができます。モデルの実行は、神経系の発達における重要な細胞のイベントを再現します。BCNNM フレームワークは、確率的プロセス記述の可能性を持つ動的モデリングの原則に基づいて実装されます。

生物学的メカニズムは包括的に特徴付けることができ、ユーザーは説明されたプロセスに必要な情報を選択することができます (細胞内酵素濃度の変化から高レベルの多細胞構造を形成する細胞群の相互作用まで)。まばらで特定のつながりを持つ構造を構築し、そのような構造内の信号伝導のモデルを作成し、その仕組みの特殊性を明らかにすることができます。

フレームワークは、すべての主要成分 (細胞、そのコンパートメント、シナプスなど) から徹底的な測定セットを得ることを目的としたインビトロ実験のインビジコ複製に徹底的に使用することができ、神経研究のための新しいデータを提供します。新しい仮説の予備計算テストは、ウェットラボ実験のセットアップのコストを削減し、研究パイプラインを加速するもう一つの重要なアプリケーションです。