于乐 柳鑫 科技日报记者 李诏宇
模型算法如何让细胞“闻”到化学信号并集体迁徙？这一看似微观的问题，却关乎癌症转移、免疫应答乃至新药研发的成败。7月6日，记者从江南大学了解到，该校数学与数据科学学院副教授丁洁及其国际合作团队首次在二阶精度下，实现了生物趋化性数值模拟的“保正性”与“能量耗散”，为长期困扰学界的计算失稳难题提供了解决方案。日前，相关研究成果发表于国际计算数学领域顶级期刊《计算数学》。
丁洁介绍，生物趋化性，简言之就是细胞“追着营养跑”或“躲着毒素逃”的本能反应。白细胞奔向感染处、细菌向食物聚集、癌细胞沿化学梯度扩散转移，都属于这一过程。若能精准模拟这类动态，无异于为生命科学装上一台“高倍显微镜”。然而，当细胞密度急剧升高时，传统数值格式常算出负密度或产生数值爆炸，导致模拟结果失真，严重阻碍了该模型在医药与生物工程中的落地。
该研究团队独辟蹊径，设计出一套全新的数值格式。其核心亮点在于，在不牺牲计算精度的前提下，天然确保细胞浓度始终为正数，彻底告别了以往需要“人工截断”或“后处理修补”的权宜之计；同时，该格式严格遵循真实物理系统中能量单调递减的守恒律，即“能量耗散”性质。
“这相当于给趋化性模拟加上了一道双重保险——既不会算出负的细胞数，也不会出现数值失控，而且是在二阶精度下实现的。”丁洁表示，大量极端条件下的数值实验验证，即便面对剧烈聚集场景，新算法依然稳健、可靠。这项成果的应用前景十分广阔。
相关专家认为，在生物医药领域，精准的趋化性模拟可为抗癌靶向药物研发、肿瘤扩散机理研究、免疫治疗方案优化等提供有力的计算支撑，有望缩短新药研发周期、降低试验成本，为个性化精准医疗打下更坚实的基础。此外，这套方法还可推广到生物反应器设计、微生物发酵优化等工业生物技术领域，展现出良好的跨领域应用潜力。
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