大多数生物学家在他们的细胞整合理论中，喜欢采用中间层次的模型——既不完全是数学，也不纯粹是描述，而是前载大量的观测资料并构思遗传网络。对于这种最新式的方法，鲁米斯（William Loomis）和斯腾伯格（Paul Sternberg）很恰当地为它的精神做了以下的概括：
这个遗传网络上的每一个节点，都是由基因或由基因的RNA和蛋白质所组成。节点之间的关联则依赖RNA和蛋白质之间彼此的调节与物理作用，以及每个基因内的顺式调控（cis-regulatory）DNA序列。现代的分子遗传技术使我们可以更快地确认出一个基因，并确定它的初级序列；接下来的挑战，是把基因和它们的产品进一步连接成具有功能的通道、线路和网络。分析调控网络，例如涉及信号转导（signal transduction）和转录调节级联（transcriptional regulation cascade）的网络，能够解说组合性的行动，比如应用到数位逻辑、类比数位转换、串音（cross-talk）和绝缘，以及信号整合的技术。虽然过去数十年来的生理学研究结果，已经提出生物体内存在复杂的网络成分，但我们对这些成分的了解，在规模和细节上将是前所未有的。当今的分子生物学研究多半集中在确认新成分、定义每一个节点上调节性的输入和输出，以及正确描述相关的生理调节程序。
以上这一段文字所蕴含的复杂性，远远超出超级计算机、百万零件所组成的太空船，以及人类科技的所有其他创作。科学家能不能采用微观的系统来解释上述这段文字？答案无疑是肯定的。尽管没有其他理由，而只考虑社会因素，答案也必然是肯定的。科学家的任务包括战胜癌症、遗传疾病和病毒感染，这些全都是细胞上的疾病，而科学家已经接受大量的资金预备完成任务。他们大致知道该如何着手进行，以便达成大众要求的目标。他们不会失败的。在历史中，科学和艺术是一样的，总是仰赖赞助者的保护和支持。
快速改良中的仪器，已经使生物学家能够探测到活细胞的内部，并且直接审视其中的分子结构。他们也发现了适应性系统用来自我组织的某些简单原理。最受人注目的简单原理包括：将弯曲的氨基酸长链折叠成形状特别且具备功能的蛋白质分子，以及细胞膜的强力过滤机制，以便选择进出细胞和细胞器的物质。科学家也正在寻求必要的计算能力，以模拟这些或其他更复杂的程序。1995年，美国的一个团队把两部优秀的英特尔计算机相连，创下了世界最快的计算速度，每秒钟能处理2810亿次计算。美国联邦高效计算计划（U. S. federal high-performance program）已经将20世纪末的目标，提高到每秒钟执行1万亿次计算。在2020年之前，处理数据的计算机每秒钟有可能处理1000万亿次计算，虽然我们会需要新的技术和新的程式设计方法，才能实现这样的高标准。到那个时候，即使没有复杂理论所预期的简化原理，我们也可能强行模拟细胞的机制，并且追踪其中的每一个活化分子和它的作用网络。
科学家也预见，我们将初步了解完整的细胞如何自我组合成组织与整个多细胞生物体。1994年，《科学》期刊的编辑发行是为了庆祝威廉·鲁（Wilhelm Roux）在一个世纪前开创了发生生物学（developmental biology），要求这个领域中的100位当代研究人员，指出这个领域中最主要而仍然无解的问题。依照问题的重要性，他们的反应顺序为：
一、组织和器官产生过程的分子机制。
二、产生过程和遗传进化的关联。
三、决定细胞特殊命运的步骤。
四、细胞间的信息传递在组织产生过程中所扮演的角色。
五、早期胚胎中，细胞自我组合成组织的模式。
六、神经细胞之间建立起特殊的关联，以形成神经索和大脑的方式。
七、在组织和器官成形的过程中，细胞借以决定要分化或死亡的方法。
八、控制转录的过程用来影响组织和器官分化的步骤。（转录指的是传递细胞内DNA的信息。）
令人赞叹的是，这些生物学家认为，和以上主课题相关的研究正在快速向前推进，而且其中至少有某些研究已经快取得部分成果了。
