化学损伤和病毒感染引起的细胞逆境的定量模拟

细胞逆境，如细胞代谢紊乱、细胞死亡、异常增殖或分化改变，往往是许多引起公共卫生关注的疾病发病机制的早期步骤。化学物质暴露和病毒感染都能诱发细胞逆境。解剖细胞逆境的目的推动了各种努力，以生成体外和体内数据，以及发现和测量(临床)生物标志物。整合这些数据的计算模型和框架，特别是考虑到时空方面和所涉及的不同生物水平，仍然需要进一步开发和实施。机制的理解以及细胞逆境的定量建模将促进下一代化学品的风险评估和抗病毒治疗的发展。

本研究课题旨在利用定量建模方法解决化学暴露和病毒感染引起的细胞逆境。这些方法有望通过明确考虑细胞代谢、细胞应激反应、细胞信号和/或免疫网络来利用基于机制的建模。这种方法可以通过模型模拟和分析对时空复杂性进行解剖。模型和数据的整合可以通过参数估计和不确定性量化进一步定量地描述细胞逆境。建模技术可以包括基于常微分方程(ode)的确定性建模、随机建模、基于代理的建模和其他方法。科学机器学习(包括神经ode和代理建模)等最新进展可能会加速模型开发和数据集成。总的来说，基于机制理解的定量建模方法是预测细胞逆境和相关发病机制的一种有前途的工具，这与限制动物在化学风险评估和药物发现和开发中使用的替代、减少和改进(3Rs)范式转变是一致的。

我们欢迎所有的物品类型，包括但不限于以下:
•定量建模细胞如何反应化学暴露导致细胞逆境取决于暴露剂量和持续时间，特别是基于机制的理解和识别的关键事件调节反应景观。
•基于对所涉及过程的机制理解，定量建模病毒感染如何导致细胞逆境，包括病毒载量动态和细胞免疫反应。
•还鼓励考虑细胞逆境和组织损伤的多尺度建模。研究应解决化学暴露或病毒感染如何导致细胞逆境，以及生物组织水平(即分子、细胞和组织水平)之间的相互作用。
•整合已发表或新颖实验数据的定量建模方法特别受欢迎。鼓励基于多种类型数据(例如，来自体外分析、体内测量或临床数据)的整合。
•也欢迎与细胞逆境相关的数据管理工作，展示可演示的定量建模界面。

关键字:建模，细胞逆境，化学损伤，病毒感染，细胞逆境，定量系统药理学，定量系统毒理学，系统生物学，化学风险评估，发病机制建模，病毒感染动力学，免疫反应

重要提示:所有对本研究主题的贡献必须在其所提交的章节和期刊的范围内，如其使命声明中所定义的那样。雷竞技rebat在同行评审的任何阶段，Frontiers保留将超出范围的稿件引导到更合适的章节或期刊的权利。