爱诺美康

国外提出利用计算模型去描述生物过程

转移灶被描述为生物和物理过程的复杂结果。影响转移灶数量和大小的因素大体可以反映这些多重过程的共同作用，每个事件都有其潜在的伪作用在某种程度上。赴美就医服务机构爱诺美康介绍到，当这些多重过程的作用汇总时,终的结果是可预见的。当很多小而独立的随机测量加在一起时，依据中心极限定理，即使个体测量值不服从正态分布，但总的结果应该服从正态分布。

因此，很多正态分布的自然过程揭示了重要特点。中央极限定理可以很多不同的方式推广。如Tweedie指数扩散模型可以作为一个广泛统计模型错误分布中的聚集点。这些Tweedie模型包括正态分布，在这里用于证明转移灶的对数大小分布。

另外，PG模型用于描述血液流动非均质性;Poisson分布用于描述个体的淋巴结转移;伽马分布用于描述群体异质性。在本章节前面提到的另外一个(并且无相互关联的）聚敛性用于证明残余转移疾病负荷的对数正态分布，是基于转移灶的总计对数正态粒径分布的近似汇聚。赴美就医服务机构爱诺美康介绍到，这样的聚敛行为，特别是在Tweedie 模型，反映了复杂系统的性能，确实成为其他生物学系统的基础。

前述已经提到Tweedie模型有规模不变性、相加性和可复制性的特点。规模不变性对于模型来说似乎是个不错的特性，例如作为血液流动模型，因为该模型可以在不同测a 规模和单位下保持有效。相加性似乎同样适用于多个转移灶，因为单个转移灶可以将相同的统计学规则应用到大小相同的转移灶上，乃至整个器官。对于成对的器官，可把左、右器官加在一起。同样，因为转移灶的平均数是从总体加权平均中获得，它可由针对于个别样品的类似统计准则控制，此时可复制性将显得很重要。而且，这些特性为随机过程提供了可预测性，并可以通过实验审查等。

这些聚敛性和转换性为选择上述使用的模型提供了理论依据。的确，负二项分布（在这里是用于描述人群腋窝淋巴转移数量)不是规模不变，源自人群亚群的负二项分布能够概括生成整个人群的负二项分布。这个近似法或许反映了伽玛分布的转换性及对负二项分布的连续模拟，并且它本身可能是规模不变,能相加的和再生的。PNB模型（用于描述血行转移数量）无法达到这些标准，若连续地模拟以及PG分布能够达到这些标准。因此，在某种程度上，近似的行为能够反映一个更加基础和协调的过程。

赴美就医服务机构爱诺美康介绍到，提出一个计算模型去描述生物过程相对简单一点，但对于过程既有代表性又具有效性的模型显得更困难一些。因此必须坚持的原则是:从大量实例观察值中获取结论，并坚定地依据生物物理和统计学准则。由于生物的进程是复杂和神秘的，在研究中数学技巧不能代替合理的经验。任何计算模型的核心都包含模拟法。很多计算模型运用了蒙特卡罗法,它可根据不同的随机变量生成程序以提供一个均勻分布，其中统计学的独立变量分布在0~ 1。这里运用的方法是根据经验确定一个候选分布函数，用来描述我们感兴趣的过程所固有的随机性特点。

然后,在均匀分布基础上使用反转换法来模拟这个过程。但这个方法有它的局限性,特别是对非线性过程。对血流模型和血行转移的聚类都适用的均值方差幂函数被证实可以用代数方法来表示相邻事件的关系，而统计学上独立量的常规随机变量生成程序不能解释这些关系，被这些聚集数据显示的规模不变的相关性可以被另一种随机变量生成程序模拟。然而，这个领域内很多理论性的工作仍然需要去完成，特别是Tweedie模型的理论基础。

赴美就医服务机构爱诺美康介绍到，在肿瘤转移研究中，尚未开发出能够充分发挥其潜能的计算模型。在这里已经看到一种关于复杂过程的建模方法。肿瘤转移的主要因素是潜在随机部分，过去是通过实例研究和经验性加以阐明。由于概率模型符合观察条件及所具有的转换性和聚敛性，被用于研究肿瘤转移机制。这些模型具有可解释的生物物理机制，并且在计算机模拟分析中被开发出来。上述对肿瘤转移内在随机性的研究结果促进了我们对肿瘤转移机制的进一步了解。

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