用于的计算机创建人力疾病预测模型

对计算机的增加的使用创建人力疾病预测模型是可能的按照欧洲科学基础组织的讨论会 (ESF)，为在专家之间的合作工作成绩敦促这个域的。

人力疾病研究由不同的来源导致大量的数据例如动物设计、高人力组织处理量基因审查和体外实验室实验。 此数据运行在不同的级别和缩放比例包括基因，分子、细胞、组织和全部的机构，实现塑造途径的当前计算机经常不能适当地利用的大量的可能地重要的答案。

然而，在塑造的重大的预付款一些个特定疾病，例如多发性硬化症 (MS)，做。 ESF 讨论会的一个主要目标因而将概括这样工作和创建专门技术一个更加连贯的机体在计算疾病分析间的全部的域的，根据阿尔伯特 Compte，共同convenor ESF 讨论会，从表皮网络实验室计算和生理基础在 Institut d'Investigacions Biomèdiques 苏涅尔 8月 Pi (IDIBAPS) 在巴塞罗那。 “象这一个的一次讨论会是有用的在看见在其他研究域的预付款如何可以为塑造的疾病一般使用”，说 Compte。 “到目前为止，塑造途径的小说被限制了对一个特定疾病或说明的一个特殊级别”。

设计也许被限制到例如这个分子级别或蜂窝电话级别。 ESF 讨论会显示了可能从从不同的级别的集成的数据获得的福利。 这可能提供更加详细和更加灵活的设计，以更大功率识别疾病的原因和预测可能的治疗今后。

然而，一个潜在问题，当建立复杂的疾病塑造运行在不同的级别时是他们可以变得太复杂，在缺乏足够的数据为所有有用的分析。 这可以通过选择仅对应于实验数据实际上存在的一个更加简单的设计解决。 听到的这次讨论会的代表一旦 MS，这个设计的选择如何可能调整到数据，做最佳的使用实际实验结果在一个特殊研究中获得了，按照说明由杰斯珀 Tegner，别的共同convenor ESF 讨论会，从动脉粥样硬化研究单位在分子医学 Karolinska 学院中心 (CMM) 在斯德哥尔摩，瑞典。

“有在 MS 的一个扣人心弦的介绍”， Tegner 说。 “免疫系统为女士明显地是中央的。 然而，一旦 MS 的窍门是表示免疫系统的不同方面根据可用的数据。这个目的不将塑造整个免疫系统。 一有趣抽象度是的基于作用者的塑造的介绍作为作用者被管理的各自的细胞，因而省略细胞内机械 MS”。 换句话说，细胞的详细内部工作可能在这种情况下忽略，因为那将做被过分复杂化的这个设计，与在不同的级别的不足的数据导致所有有用的答案。

在其他实验，关于基因表达的变化水平的数据得到了，要求非常与图形网络的不同的设计。 这些显示了基因表达的模式与一个特殊疾病相关，例如女士。

计算机为主的数学疾病设计谎言的另外重要的应用在学习瘾现象对药物例如尼古丁和帮助的调节冲突理论，如同 Compte 指出了。 “尼古丁上瘾神经生物学是一个热烈辩论的域。 特别是，有关于怎样的二张角逐的视图神经元和他们的连接数在皮质下的中坚力量是受尼古丁的影响的。 此计算机模型允许我们调节从体外和活体内实验得到的明显矛盾的结果和因而提供一个唯一理论上的建议尼古丁如何影响在脑子的神经细胞的电路并且导致瘾，兼容以多数可用的实验结果”。

Tegner 和其他在这次讨论会确信大厦多重数学模型的一个连贯结构根据可用的数据将导致改善对许多疾病和条件的了解例如毒瘾。 这反过来，能导致改善疗法。

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