Zellmodelle

Zellmodelle sind mathematische oder computergestützte Darstellungen von Zellen oder zellulären Prozessen. Sie dienen dazu, das Verhalten von Zellen in Reaktion auf Reize, Umweltbedingungen oder genetische Veränderungen zu verstehen, vorherzusagen und zu testen. Modelle reichen von detaillierten mechanistischen Beschreibungen einzelner Signalwege über elektrophysiologische Modelle bis zu umfassenden Stoffwechsel- oder Gen-Netzwerk-Modellen. Häufig werden mehrere Prozesse und biologische Skalen integriert, etwa Molekül-, Signal- und Zellniveau, um das Zusammenspiel verschiedener Komponenten abzubilden.

Zu den verbreiteten Modelltypen gehören deterministische ODE-Modelle für die Dynamik biochemischer Netzwerke, stochastische Modelle auf zellulärer Ebene, räumliche Modelle wie Reaktions-Diffusions-Systeme, sowie agentenbasierte Ansätze bei der Modellierung von Zellkolonien. Metabolische Modelle verwenden häufig Constraint-Based Reconstruction and Analysis (COBRA) bzw. Flux-Balance-Analysen (FBA). Parameter schätzung, Sensitivitätsanalysen, Identifiability und Validierung gegen experimentelle Daten sind zentrale Schritte im Modellierungsprozess. Modelle werden oft mit vorhandenen Daten kalibriert und iterativ verfeinert.

Anwendungsfelder der Zellmodelle reichen von Herz- und neuronaler Physiologie über Kalziumdynamik und Signaltransduktion bis zu Mikrobiologie, Pharmakologie und Systembiologie. Sie unterstützen Hypothesentests, Szenarien-Analysen und die Planung von Experimenten sowie die Vorhersage von Wirkstoff-Effekten. Zentrale Herausforderungen sind Unsicherheit in Parameterwerten, Modellkomplexität, Datenknappheit und Skalierungsprobleme, insbesondere beim Übergang von Zell- zu Gewebe- oder Organ-Modellen. Zukünftige Entwicklungen zielen auf stärkere Multiskalität, bessere Integration heterogener Datentypen und effizientere Berechnungen.