Nosso framework incorpora recursos ausentes de outros modelos existentes de rede neural biológica, incluindo a possibilidade de rastrear o destino de uma célula individual no sistema à medida que ela se desenvolve, registrar as mudanças de um grande número de diferentes parâmetros biologicamente relevantes e descrever o comportamento da população celular como um todo. A abordagem da Modelagem da Rede Neural Celular Biológica (BCNNM) usa uma descrição predicada de sequências de reações bioquímicas e pode ser usada para executar modelos complexos de formação de rede neural multicamadas a partir de um número limitado de células-tronco. Uma execução de modelo recapitula eventos celulares cruciais no desenvolvimento do sistema nervoso. O framework da BCNNM é implementado com base nos princípios da modelagem dinâmica, com a possibilidade de descrição de processos probabilísticos.

Os mecanismos biológicos podem ser caracterizados de forma abrangente, e os usuários podem escolher os detalhes desejados para os processos descritos (desde mudanças nas concentrações enzimáticas intracelulares até interações de grupos celulares formando estruturas multicelulares de alto nível). Podemos construir estruturas com conexões esparsas e específicas, criar modelos de condução de sinais dentro dessas estruturas e revelar peculiaridades de seus trabalhos.

O framework pode ser usado para a replicação completa de experimentos in vitro destinados a obter conjuntos exaustivos de medições de todos os componentes-chave (células, seus compartimentos, sinapses etc.), fornecendo novos dados para pesquisas neurais. Testes computacionais preliminares de novas hipóteses são outra aplicação importante que reduzirá o custo das configurações de experimentos em laboratórios "molhados" e acelerará o pipeline de pesquisa.