综述：皮肤在游戏中：皮肤计算模型综述

这篇综述系统阐述了计算模型（包括数据驱动和模型驱动）在皮肤研究中的应用进展，涵盖皮肤生物物理学（如有限元分析）、疾病诊断（如CNN识别黑色素瘤）、伤口愈合（如基于代理模型）及皮肤渗透（如分子动力学模拟）等领域，为皮肤病理机制解析和诊疗策略开发提供了创新工具（如数字孪生技术）。

　　

皮肤计算模型的双重路径

皮肤作为人体最大的器官，其复杂的多层结构（表皮、真皮、皮下组织）和多样细胞类型（角质形成细胞、黑素细胞、成纤维细胞等）为计算建模带来挑战。当前模型主要分为两类：数据驱动模型（如卷积神经网络CNN）通过分析皮肤图像实现疾病诊断，在黑色素瘤识别中准确率高达99.9%；模型驱动方法（如有限元分析FEM）则模拟皮肤力学特性，预测伤口闭合所需缝合力（约5牛顿）或药物渗透速率。

皮肤病理的数字化解码

在疾病诊断领域，深度学习模型已能区分砷中毒皮肤病变与健康组织，而改进的鲸鱼优化算法（IWOA）结合DNN可将皮肤癌分类准确率提升至99.9%。值得注意的是，模型性能受数据偏差影响——例如肤色差异可能导致诊断误差，凸显个性化建模的重要性。对于伤口愈合，3D代理模型揭示免疫细胞迁移速度与最终收缩程度呈正相关，而有限元分析显示椭圆形伤口比圆形伤口提前2天完成血管化。

跨尺度模拟的突破

皮肤渗透研究通过分子动力学（MD）模拟纳米级脂质-药物相互作用，结合定量结构-性质关系（QSPR）预测透皮吸收率。在衰老研究方面，加权基因共表达网络分析（WGCNA）发现转录因子CTCF和RAD21是皮肤衰老的关键调控因子，而局部Gabor二进制模式（LGBPH）算法通过皱纹密度分析实现年龄分类（准确率94%）。

未来挑战与融合趋势

尽管数字孪生技术在个性化医疗中潜力巨大（如预测化妆品刺激性），但皮肤微生物组建模仍处于起步阶段。当前瓶颈包括跨学科协作不足、数据共享有限（如缺乏标准化皮肤图像数据集），以及模型可解释性难题。开源工具（如PhysiCell）和开放数据库（类似OpenNeuro）的推广，将加速计算皮肤学向精准医疗迈进。

如图所示的迭代建模框架，正推动皮肤研究从假设验证向预测医学转型，其核心在于实验数据与计算模型的持续反馈优化。