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為何傳統的免疫研究無法預測整體功能？系統生物學提供了什麼新視角？
免疫系統一直是生物學研究的重要領域，然而，傳統的免疫研究方法往往無法有效預測整體的功能。這是因為傳統的研究多是採用「還原主義」的方式，將免疫系統分解為單一的組件進行分析，卻忽略了這些組件之間的複雜相互作用。系統生物學，作為一種全新的研究視角，通過數學建模和計算方法，為免疫系統提供了更為全面的解析。
系統生物學利用計算方法和數學模型，幫助我們理解細胞和分子網絡中的互動。
在系統生物學的框架下，研究者能夠進行 in silico 實驗，這使得他們能夠模擬那些在體內無法觀察到的過程。例如，在近年的研究中，數學模型已經被用來探討先天和後天免疫系統的動態行為，這些模型使得科學家們能夠預測疫苗和藥物對免疫反應的影響，而不必進行臨床試驗。
這些新模型能夠對T細胞的活化、癌症-免疫交互作用以及各種免疫細胞（例如T細胞、B細胞和嗜中性白血球）的遷移和死亡等過程進行深入分析。
免疫細胞建模技術
在免疫學中，模型的建立包括定量和定性的方法。這些方法各有優缺點。定量模型能預測某些動力學參數和系統在特定時間點或濃度下的行為，但其限制在於只能應用於少數反應，並且需要對某些動力學參數有先驗知識。相比之下，定性模型能夠考慮更多反應，但對系統動力的細節提供的卻不多。因此，當組件數量劇增時，這些方法都可能失去簡單性並且變得無用。
常微分方程模型
常微分方程（ODE）被用來描述生物系統的動態變化，並廣泛應用於微觀、介觀和宏觀尺度上，來考察蛋白質、轉錄因子或細胞類型濃度的時間演變。特別是在建模免疫突觸、微生物識別和細胞遷移等過程中，常微分方程提供了重要的分析工具。
偏微分方程模型
偏微分方程（PDE）模型則是ODE模型的擴展，能在時間和空間上描述每個變量的時間演變。這些模型能夠處理連續變量的空間分佈，尤其是在細胞信號傳遞中，空間動力學是理解細胞間互動的重要方面。
基於粒子的隨機模型
隨機模型考慮了系統中成分的離散變量，而非連續變量。這些模型用於特定的免疫轉導途徑和免疫細胞與癌細胞的相互作用，能夠更加真實地呈現細胞間的隨機性和不確定性。
代理基模型
代理基模型把系統的組件視為獨立的代理，這些代理可以與其他代理及環境互動，提供了對免疫系統複雜性的一種直觀表示，並具有多尺度觀察事件的潛力。
布爾模型
布爾網路模型通過將生化物種表示為具有有限數量狀態的節點來建模，這種方法更適合於不需要詳細動力學的研究。布爾模型雖然簡化了建模過程，但也因為只提供質性近似，難以完美地妥善處理同時事件。
電腦工具
在系統建模中，不同的計算工具被用於模型的構建、校準、驗證、分析和可視化。常用的工具有GINsim、Boolnet、Cell Collective等，這些工具幫助科學家們更有效地進行複雜的免疫研究。
會議與未來展望
隨著系統免疫學的興起，相關會議和研討會不斷舉辦，旨在推動學術界的交流與合作。未來，我們希望看到這一領域在模型複雜性和預測準確性上的進一步發展。
有了系統生物學的支持，我們是否能更好地理解免疫系統的複雜性與交互，並最終預測其整體功能的表現？
