O uso Aumentado dos computadores criar modelos com carácter de previsão da doença humana é provável seguindo uma oficina organizada pela Fundação Européia da Ciência (ESF), que incitou para um esforço colaborador entre especialistas no campo.
A pesquisa Humana da doença produz uma quantidade enorme de dados das fontes diferentes tais como os modelos animais, a selecção genética da produção alta do tecido humano, e in vitro as experiências do laboratório. Estes dados operam-se a níveis diferentes e escalam-se incluir genes, moléculas, pilhas, tecidos e órgãos inteiros, personificando uma enorme quantidade da introspecção potencial valiosa que o computador actual que modela aproximações frequentemente não explore correctamente.
Contudo, os avanços significativos na modelagem de algumas doenças específicas, tais como a esclerose múltipla (MS), foram feitos. Um alvo principal da oficina do ESF era assim generalizar tal trabalho e criar um corpo mais coerente da experiência através do campo inteiro da análise computacional da doença, de acordo com Albert Compte, co-convenor da oficina do ESF, das bases Computacionais e fisiológicos do laboratório cortical das redes no Pi Sunyer de Biomèdiques Agosto dos d'Investigacions de Institut (IDIBAPS) em Barcelona. “Uma oficina como esta era útil em ver como os avanços em outros campos da pesquisa podem ser usados mais geralmente para a doença que modela,” disse Compte. “Até agora, a novela que modela aproximações foi limitada a uma doença específica ou a um nível particular de descrição”.
Um modelo pôde ser limitado apenas ao nível molecular ou ao nível celular por exemplo. A oficina do ESF destacou os benefícios que poderiam ser obtidos dos dados de integração dos níveis diferentes. Isto pode fornecer uns modelos mais detalhados e mais flexíveis, a maior potência identificar causas das doenças e prever curas possíveis no futuro.
Contudo, um potencial problema quando construir doença sofisticada modela o funcionamento a níveis diferentes é que podem se tornar demasiado complexos, com uma falta de suficientes dados para toda a análise útil. Isto pode ser resolvido selecionando um modelo mais simples que corresponda somente aos dados experimentais que existem realmente. Os Delegados na oficina ouvida como no caso do MS, a selecção do modelo poderia ser ajustada aos dados, para fazer o melhor uso dos resultados experimentais reais obtiveram em um estudo particular, como explicado por Jesper Tegner, um outro co-convenor da oficina do ESF, da Unidade de Pesquisa da Aterosclerose no Centro do Instituto de Karolinska para a Medicina Molecular (CMM) em Éstocolmo, Suécia.