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我們對癌症、心臟病和阿爾茨海默病瞭解得越多，它們就顯得越複雜，它們的治癒方法也越難以捉摸。即使有了尖端的影像技術、生物標誌物測試和基因資料，我們仍然遠未了解這些疾病的多方面原因和各種發展階段。
隨著強大計算能力、更好的建模程式和大量原始生物醫學資料的出現，研究人員一直在期待在破譯人類疾病的複雜動態方面的能力取得飛躍。現在，根據本週線上發表在《科學轉化醫學》上的一項新的分析，這些計算能力開始出現。事實上，“該領域已經爆發，”約翰霍普金斯計算醫學研究所所長兼該評論的合著者雷蒙德·溫斯洛在一份準備好的宣告中說。
醫學和醫學研究主要集中在小的專業和狹隘的研究上。但是身體是一個整體系統——而不是孤立的器官群——它與更廣闊的環境（包括汙染物、毒素和其他壓力源）不斷相互作用。由此產生的相互作用不僅僅以單一方向起作用；相反，我們已經瞭解到細胞、分子和基因水平存在前饋和反饋環路以及串擾。這種聯絡是計算醫學的進步有望做出巨大貢獻的地方。“計算醫學可以幫助你瞭解拼圖碎片如何拼合在一起，從而更全面地瞭解情況，”溫斯洛說。“我們可能永遠不會擁有所有缺失的碎片，但最終會對疾病的病因和治療方法有更清晰的認識。”
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比較不同患者基因表達的模型已經成功地幫助確定了不同等級的前列腺癌，預測了不同患者對乳腺癌治療的反應，並發現了不同型別的胃癌。
科學家們還在利用更先進的解剖資料來模擬整個器官及其功能——以及功能障礙。例如，使用彌散張量磁共振成像，研究人員可以收集有關心臟解剖結構、纖維和結構的詳細資訊。這種宏觀結構可以與更基於細胞的模型相結合，以獲得“前所未有的結構和生物物理細節，包括心臟電機械學”，研究人員在他們的論文中指出。有了這些資訊，科學家們正在更多地瞭解血流動力學、心律失常和心臟病發作。這些新模型現在開始被轉化回個體患者，以幫助找到更好的治療方法。
來自詳細腦圖的計算醫學演算法已經被用於開發一款 iPad 應用程式，該應用程式正在臨床上使用，以幫助醫生決定深部腦刺激的位置和強度。
然而，這些模型也需要經常根據真實世界的資料進行檢查並進行相應調整。但是，越來越多的研究人員能夠處理這種曾經不尋常的跨學科努力。“有一群接受過數學、計算機科學和工程學培訓的新人，他們正在接受生物學方面的交叉培訓，”溫斯洛說。“這使他們能夠為醫療診斷和治療帶來全新的視角。”
研究人員指出，計算醫學方法的無數應用才剛剛開始被探索。“隨著我們對計算模型預測人類生物過程的能力越來越有信心，它們將幫助我們引導我們穿越複雜的疾病景觀，最終導致更有效和可靠的疾病診斷、風險分層和治療方法，”研究人員寫道。“我們正處於醫學激動人心的時刻。”
機電心臟模型影片由 N. Trayanova 提供