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數據背後的秘密：數位模擬如何變革疫苗與藥物的開發？
在疫情頻繁肆虐的今天，疫苗和藥物的快速開發比以往任何時候都更為迫切。隨著科學技術的進步，數位模擬技術逐漸成為研究人員開發新治療手段的重要工具。這些模擬不僅能降低實驗開銷，還可以提升研究速度，改變我們如何理解免疫系統及其運作方式。
系統免疫學利用數學方法和計算技術來研究免疫系統的細胞和分子網絡間的相互作用。
傳統上，科學家們採用“簡化主義”的方法，研究免疫系統的各個組成部分及其功能，但這種方法無法預測免疫系統的整體運作，因為它強烈依賴於這些組成部分間的互動。
不同於以往的實驗方法，系統免疫學專注於在計算機上進行模擬，即所謂的in silico實驗。近年來，在實驗和臨床免疫學領域的研究推動下，出現了不少數學模型，討論了先天免疫系統和後天免疫系統的動態特徵。這些模型使我們能夠理解T細胞活化、癌症與免疫的互動、各類免疫細胞（如T細胞、B細胞和中性粒細胞）的遷移和死亡過程，以及免疫系統如何對特定疫苗或藥物做出反應，而無需進行臨床試驗。
免疫細胞建模的技術
在免疫學的建模中，所用技術可以分為定量和定性兩個角度。定量模型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，然而往往僅限於少數反應，並需提前掌握某些動力學參數。相比之下，定性模型能考慮更多的反應，但在動力學細節上卻提供較少的資訊。隨著系統組件數量的激增，這兩種方法的簡單性將隨之下降，並導致其效用下降。
常微分方程模型
常微分方程（ODE）用以描述生物系統的動態行為，能在微觀、介觀和宏觀尺度上分析連續變數。這些方程表示諸如蛋白質濃度、轉錄因子數量等觀察變量的時間演變，常用於建模免疫突觸、微生物識別和細胞遷移。
過去十年中，這些模型一直用來研究TCR對激動劑配體的敏感性，以及CD4和CD8輔助受體的作用。
這些模型可以展示網絡中每個交互分子在濃度和穩態下的表現。ODE模型通常通過線性和非線性方程來定義，後者因為更容易在計算機上模擬而得以廣泛應用。
偏微分方程模型
偏微分方程（PDE）模型是ODE模型的延伸，描述了在時間和空間中每個變數的演變。PDE通常應用於微觀層面，模擬病原體的感知和識別路徑。它能夠描述蛋白質如何相互作用及其在免疫突觸中的運動導向。
相對於考慮空間分布的ODE模型，PDE模型在計算上更加繁重。
細胞信號的空間動力學是研究的關鍵，尤其是在T細胞激活時，免疫突觸的形成便是需要考量的重要過程。
粒子基隨機模型
粒子基隨機模型則基於ODE模型的動態，這種模型視系統中的組件為離散的變量，而非連續的。在此基礎上，模型分析微觀和介觀層面的免疫特定傳導路徑及免疫細胞-癌症的相互作用。
模型動態由馬爾可夫過程確定，該過程在此情況下表達系統每個可能狀態隨時間變化的概率，通常透過計算機模擬來解決。隨機模擬的成本比較高，因此模型的規模和範圍受到限制。
代理基模型
代理基模型（ABM）將被觀察的系統組件視為離散的代理，能夠模擬它們之間的互動。該模型不僅可以在微觀層面還可在多尺度層面進行觀察，並日益受到其他學科的青睞。
布爾模型
邏輯模型用於模擬細胞生命週期、免疫突觸、病原識別等現象。與ODE模型不同，邏輯模型通常無需精細的動力學或濃度細節。
每個生化物種在網絡中被表示為一個節點，並可能有有限的兩個離散狀態，通常為：開啟/關閉。
這種方法被廣泛應用於探索免疫系統中的特定途徑，如親和成熟和超突變。隨著技術的發展，各種計算工具逐漸應運而生。
計算工具
為了模擬系統並使用微分方程，計算工具必須執行多種任務，包括模型構建、校準、驗證、分析、模擬及可視化。沒有單一的軟體工具能滿足所有需求，科學家通常需要使用多種工具。
未來思考
隨著數位模擬技術的一步步成熟，如何將其與臨床實踐與力量結合，發掘新的藥物製造和疫苗研發的新途徑，是否能改變未來醫療的面貌？
