综述：生物系统的机制动态建模：未来之路

这篇综述深入探讨了系统生物学中基于（ODE）的机制动态建模（Mechanistic Dynamic Modelling）最新进展，重点涵盖模型发现、结构选择、可辨识性分析（Identifiability）、参数估计和不确定性量化（UQ）等核心挑战。作者强调此类模型通过整合多组学数据（multi-omics）和生物物理原理，为复杂生理过程提供可解释的数学框架，在疾病机制解析和干预策略优化中展现独特价值。

　　

关键概念

机制动态建模的核心在于将生物实体（如分子浓度、细胞群规模）转化为微分方程变量，并基于质量作用或酶动力学等原理描述其相互作用。这类模型的可靠性依赖于可辨识性（Identifiability）——即参数能否从数据中唯一确定，以及观测性（Observability）——动态变量是否可被推断。当模型存在对称性或冗余结构时，可能引发结构不可辨识性（Structural Non-identifiability），导致参数估计结果不可靠。

模型发现

面对生物知识碎片化和数据噪声的挑战，自动化的模型发现技术成为研究热点。符号回归（Symbolic Regression）和稀疏识别（SINDy）等方法通过数据驱动方式重构方程结构，而贝叶斯框架则能融合先验知识。例如，最小细胞模型的动力学模拟揭示了基础生命行为如何从分子互作中涌现。

参数识别

高维参数空间和非线性特性使模型校准成为瓶颈。全局优化算法（如进化策略）与局部搜索（如Levenberg-Marquardt）的结合显著提升效率。针对“维数灾难”，降维技术（如主动子空间法）通过捕捉参数敏感性差异，将高维空间投影至关键方向。

不确定性量化

生物系统的多尺度特性导致参数不确定性（如mRNA转录速率与蛋白降解率的耦合）。蒙特卡洛采样和多项式混沌展开（PCE）被用于量化这种不确定性，而基于Fisher信息矩阵的敏感性分析可识别对输出影响最大的参数。

未来展望

随着单细胞测序和空间组学技术的发展，机制模型正迈向更高分辨率。类器官与器官芯片（Organ-on-a-chip）的兴起为验证模型预测提供新平台。深度学习与混合建模（Hybrid Modelling）的融合有望突破传统ODE在表征复杂调控网络时的局限性，但需警惕“黑箱”模型对机理解释性的削弱。

（注：以上内容严格依据原文缩编，未添加非原文信息）