この記事では、生物学的ネットワークがどのように生物システムの複雑さと機能を解明する重要な役割を果たすかについて説明されています。因果推論に重点を置き、従来の手法が無向グラフ（DAG）に依存しているのに対し、多くの生物システムにはフィードバックループが存在するため、これらの方法は適切ではないと指摘されています。著者らはSCALD（構造的因果モデルによるループダイアグラム）という新しいフレームワークを提案し、非線形構造方程式モデルと安定したフィードバックループ条件制約を用いて因果関係を推定します。実験結果から、SCALDは転写調節ネットワークおよびシグナル伝達ネットワークの推定において最先端の手法よりも優れていることが示されました。また、SCALDを使用することで、癌への移行を促進する主要な遺伝子の解析にも成功したことが記されています。