Ontcijferen hoe cellen communiceren is nodig om betere inzichten te verwerven in fundamentele biologie en in ziektes waarin cel-cel-communicatieprocessen ontregeld zijn (bv. kanker en COVID-19). Het bestuderen van intercellulaire communicatie is echter zeer uitdagend. Dankzij transcriptomics technologieën is het nu mogelijk om de genexpressie van interagerende cellen te bepalen. Maar, het achterhalen van cel-cel communicatie uit deze transcriptomics data vereist geavanceerde algoritmes. Tijdens dit doctoraat werd een nieuw algoritme, NicheNet, ontwikkeld dat toelaat om te bestuderen hoe signalen geproduceerd door de ene cel de genexpressie kunnen beïnvloeden in een andere cel. Hierdoor kan NicheNet hypotheses genereren over welke communicatiepatronen cruciaal zijn in een bepaald biologische systeem. Dit werd geïllustreerd tijdens een studie over Kupffer cellen waarin verschillende hypotheses van NicheNet gevalideerd konden worden. Hoewel NicheNet een nuttige methode is gebleken, heeft het meerdere beperkingen. Daarom werd in het laatste deel van dit doctoraat een nieuw algoritme ontwikkeld, MultiNicheNet. MultiNicheNet bouwt verder op NicheNet om datasets van grote cohorten patiënten beter te kunnen analyzeren. Hierdoor kunnen betere hypotheses over de rol van cel-cel communicatie in verschillende ziektes gegenereerd worden. Samengevat beschrijft deze thesis dus de ontwikkeling en toepassing van nieuwe algoritmes om cel-cel communicatie te bestuderen o.b.v. transcriptomics data
