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数据背后的秘密：数位模拟如何变革疫苗与药物的开发？
在疫情频繁肆虐的今天，疫苗和药物的快速开发比以往任何时候都更为迫切。随着科学技术的进步，数位模拟技术逐渐成为研究人员开发新治疗手段的重要工具。这些模拟不仅能降低实验开销，还可以提升研究速度，改变我们如何理解免疫系统及其运作方式。
系统免疫学利用数学方法和计算技术来研究免疫系统的细胞和分子网络间的相互作用。
传统上，科学家们采用“简化主义”的方法，研究免疫系统的各个组成部分及其功能，但这种方法无法预测免疫系统的整体运作，因为它强烈依赖于这些组成部分间的互动。
不同于以往的实验方法，系统免疫学专注于在计算机上进行模拟，即所谓的in silico实验。近年来，在实验和临床免疫学领域的研究推动下，出现了不少数学模型，讨论了先天免疫系统和后天免疫系统的动态特征。这些模型使我们能够理解T细胞活化、癌症与免疫的互动、各类免疫细胞（如T细胞、B细胞和中性粒细胞）的迁移和死亡过程，以及免疫系统如何对特定疫苗或药物做出反应，而无需进行临床试验。
免疫细胞建模的技术
在免疫学的建模中，所用技术可以分为定量和定性两个角度。定量模型预测某些动力学参数和系统在特定时间点或浓度点的行为，然而往往仅限于少数反应，并需提前掌握某些动力学参数。相比之下，定性模型能考虑更多的反应，但在动力学细节上却提供较少的资讯。随着系统组件数量的激增，这两种方法的简单性将随之下降，并导致其效用下降。
常微分方程模型
常微分方程（ODE）用以描述生物系统的动态行为，能在微观、介观和宏观尺度上分析连续变数。这些方程表示诸如蛋白质浓度、转录因子数量等观察变量的时间演变，常用于建模免疫突触、微生物识别和细胞迁移。
过去十年中，这些模型一直用来研究TCR对激动剂配体的敏感性，以及CD4和CD8辅助受体的作用。
这些模型可以展示网络中每个交互分子在浓度和稳态下的表现。 ODE模型通常通过线性和非线性方程来定义，后者因为更容易在计算机上模拟而得以广泛应用。
偏微分方程模型
偏微分方程（PDE）模型是ODE模型的延伸，描述了在时间和空间中每个变数的演变。 PDE通常应用于微观层面，模拟病原体的感知和识别路径。它能够描述蛋白质如何相互作用及其在免疫突触中的运动导向。
相对于考虑空间分布的ODE模型，PDE模型在计算上更加繁重。
细胞信号的空间动力学是研究的关键，尤其是在T细胞激活时，免疫突触的形成便是需要考量的重要过程。
粒子基随机模型
粒子基随机模型则基于ODE模型的动态，这种模型视系统中的组件为离散的变量，而非连续的。在此基础上，模型分析微观和介观层面的免疫特定传导路径及免疫细胞-癌症的相互作用。
模型动态由马尔可夫过程确定，该过程在此情况下表达系统每个可能状态随时间变化的概率，通常透过计算机模拟来解决。随机模拟的成本比较高，因此模型的规模和范围受到限制。
代理基模型
代理基模型（ABM）将被观察的系统组件视为离散的代理，能够模拟它们之间的互动。该模型不仅可以在微观层面还可在多尺度层面进行观察，并日益受到其他学科的青睐。
布尔模型
逻辑模型用于模拟细胞生命周期、免疫突触、病原识别等现象。与ODE模型不同，逻辑模型通常无需精细的动力学或浓度细节。
每个生化物种在网络中被表示为一个节点，并可能有有限的两个离散状态，通常为：开启/关闭。
这种方法被广泛应用于探索免疫系统中的特定途径，如亲和成熟和超突变。随着技术的发展，各种计算工具逐渐应运而生。
计算工具
为了模拟系统并使用微分方程，计算工具必须执行多种任务，包括模型构建、校准、验证、分析、模拟及可视化。没有单一的软体工具能满足所有需求，科学家通常需要使用多种工具。
未来思考
随着数位模拟技术的一步步成熟，如何将其与临床实践与力量结合，发掘新的药物制造和疫苗研发的新途径，是否能改变未来医疗的面貌？
