biolomallintamisessa

Biolomallintamisessa viitataan biologisten järjestelmien matemaattisten ja laskennallisten mallien rakentamiseen sekä niiden käyttämiseen. Termi kattaa sekä mekanistiset mallit, jotka yrittävät kuvailla biokemiallisia mekanismeja, että tilastolliset ja data-pohjaiset mallit, jotka perustuvat havaintoihin tai koneoppimiseen. Mallintaminen voi katsoa ongelmia eri tasoilla, kuten molekyylitasolla, solutasolla, kudoksissa tai ekosysteemissä.

Prosessi alkaa tutkimuskysymyksen määrittämisellä ja sopivan mallityypin valinnalla. Mallin rakennuksessa käytetään usein differensiaali- tai stokastisia malleja, rakennekaavioita sekä graafisia malleja. Parametrien estimointi, kalibrointi ja validointi ovat keskeisiä vaiheita, ja mallien arvioidaan erikseen sisäistä johdonmukaisuutta sekä ennustuskykyä uusia havaintoja vastaan. Epävarmuus ja herkkyysanalyysit ovat tavallisia osia tämän työn aikana.

Datan lähteet vaihtelevat suuresti: kokeelliset mittaukset, genomikka- ja proteomiset tiedot, kliininen data sekä kuvamateriaali. Kehitystyö hyödyntää useita ohjelmistotyökaluja ja standardeja, kuten SBML, sekä ohjelmointikieliä kuten Python tai R, matlab sekä erikoistuneita työkaluja kuten COPASI tai Tellurium.

Sovellukset kattavat systeemibiologian, farmakokineettisen mallinnuksen, epidemiologian sekä ekologia- ja entropian mallintamisen. Haasteita ovat biologisen monimutkaisuuden hallinta, identifioitavuuden ongelmat, ylioppimisen riski, datan laatu sekä tulosten tulkittavuus. Biolomallintaminen tähtää parempaan ymmärrykseen, ennustettavuuteen ja päätöksenteon tueksi lainsäädännöllä ja tutkimusinfrastruktuurilla.