Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các tế bào có khả năng cảm nhận và phản ứng với những thay đổi trong các dấu hiệu địa hình, hóa học và cơ học trong môi trường của chúng. Các tính chất vật lý, hóa học và cơ học của ma trận ngoại bào (ECM) trên đó tế bào được nuôi cấy rất quan trọng trong việc chỉ đạo các chức năng của tế bào trong cơ thể. Dựa trên những quan sát này, để kích hoạt một số chức năng, đặc điểm và sự khác biệt của tế bào bên ngoài cơ thể, cần phải phát triển các vật liệu tương thích sinh học với các đặc tính và mô hình có thể điều chỉnh cũng như các chất nền được thiết kế với vi mô hoặc các mô hình nano để kiểm soát trực tiếp các đặc điểm của tế bào.

Để xác định các tính năng vật liệu tốt nhất (ví dụ: vi mô hoặc kiểu hình nano), yêu cầu đánh giá thử nghiệm về đặc tính của tế bào để đáp ứng được các tính năng. Tuy nhiên, rất ít phương pháp hiện có dùng để mô hình hóa chính xác và dự đoán đặc tính của tế bào. Điều này ngược lại biến thành các thử nghiệm lặp đi lặp lại và cần sử dụng các nguồn lực.

Trong công nghệ này, một mô hình tế bào ảo đa thành phần được phát triển có khả năng dự đoán những thay đổi của các đặc tính của tế bào (ví dụ như hình dạng hạt nhân, hướng và cấu trúc nhiễm sắc thể) cho một loạt các chất nền nuôi cấy tế bào. Dữ liệu mô hình được thu thập đã được tương quan với kết quả nuôi cấy tế bào thí nghiệm và chứng minh độ tin cậy của mô hình này phản ánh đặc điểm định tính của các tế bào gốc trung mô (MSCs). Do đó, mô hình này có thể cung cấp một phương pháp thông lượng cao (năng suất) hiệu quả và nhanh chóng để phát triển các chất nền tối ưu cho nhiều ứng dụng tế bào, một trong số đó là sự phân biệt tế bào gốc.