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免疫系統的隱秘網絡：數學如何揭示細胞間的互動？
在免疫學日益受到重視的現代科學中，「系統免疫學」正逐漸成為一個亮眼的研究領域。這一學科使用數學方法和計算技術，試圖解開免疫系統中各種細胞與分子之間的複雜互動。然而，傳統的「還原主義」方法無法從單獨的組件來預測整個系統的功能，因為免疫系統的性能強烈依賴於這些成分之間的相互作用。
在這樣的背景下，數學模型開始展現其重要性，通過虛擬實驗（in silico）來研究許多無法在生物體內直接觀察的過程，例如T細胞的活化、癌症與免疫系統的互動、以及不同免疫細胞的遷移與死亡。
免疫細胞建模技術
首先，系統免疫學中使用的建模技術可分為定量和定性兩種方法。定量模型通常用來預測某些動力學參數和系統在特定時間點或濃度點的行為，但受限於其只能應用於少量反應並需事先了解某些動力學參數。與此同時，定性模型能考慮更多的反應，但詳細的動力學資訊卻有所不足。
這兩種方法的共通點在於，當系統中組件數量急劇增加時，模型的簡單性將大打折扣，甚至變得無用。
常微分方程模型（ODE）
常微分方程（ODE）普遍應用於描述生物系統的動力學，適用於微觀、中觀及宏觀尺度，以觀察例如蛋白質濃度、轉錄因子或細胞類型數量等變數的時效演變。過去十年，這些模型被用來研究T細胞受體（TCR）對激動劑配體的敏感性及CD4和CD8共受體角色。
這些模型能夠呈現每個互動分子在網絡中的濃度和穩態，但應用的限制在於每個網絡中的每個分子的動力學需提前了解。
偏微分方程模型（PDE）
偏微分方程（PDE）是對ODE模型的延伸，可以同時描述每個變數在時間和空間上的演變。PDE廣泛用於微觀層次的連續變數建模，尤其是在病原感知和識別的過程中。這類模型計算的導數對時間和空間都具影響，因此在建模細胞信號傳導中尤為重要。
粒子基隨機模型
這種模型基於ODE模型的動態來進行，但與其他模型不同的是，它將模型的組件視為離散變數，而非連續變數。此模型的動態特徵由馬可夫過程決定，這使得系統每種可能狀態的演變可使用微分方程來表述。
基於代理的模型（ABM）
在基於代理的建模（ABM）中，系統的每個組件被視為獨立的代理，可以與環境及其他代理互動。這一方法正逐漸被引入越來越多的學科，並朝向觀察多尺度的事件。
布爾模型
布爾模型的運用則不拘泥於動力學和濃度細節。每個生化物質代表為網絡中的節點，並有有限的離散狀態。由於只提供定性的近似，這一方法在處理並發事件時的效能有所不足。
最新的改良顯示，布爾模型不僅可以應用於普通微分方程，還能利用各行各業的需求而發展出相應的工具，例如 IMMSIM-C和Cell Collective等。
計算工具
在進行免疫系統的建模時，計算工具需要執行多項任務，包括模型構建、校準、驗證、分析、模擬和可視化。目前尚不存在一款工具能滿足所有需求，因此研究人員通常需利用多種工具組合來完成研究。
例如，GINsim是一款以離散變數生成和模擬基因網絡的工具，其計算出來的系統時間演變以狀態轉移圖（STG）的形式呈現。
會議與未來展望
關於系統免疫學的首屆會議於2019年在瑞士舉行，吸引了來自不同領域的五十多位研究者。此類會議的舉辦，預示著數學與免疫學結合的研究前景光明，並引發更深的討論與合作。
隨著科技的進步與數學建模技術的發展，未來的研究是否可以帶來對免疫反應的更深入理解，從而更有效地設計療法或疫苗？
