【江苏教育新闻网7月2日】细胞如何“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。近日，江南大学数学与数据科学学院青年教师丁洁副教授及其国际合作团队，在国际计算数学领域顶级期刊Mathematics of Computation（《计算数学》）上发表了一项突破性成果——他们首次在二阶精度下，同时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。
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会导致模拟结果失真，严重阻碍了该模型在医药与生物工程中的落地。
研究团队独辟蹊径，设计出一套全新的数值格式，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。论文从数学上严格证明了该格式的解唯一存在、细胞总量守恒，并达到了最优收敛阶。“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，又不会出现数值失控，而且在二阶精度下实现的。”丁洁副教授表示。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，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。
本文来源：江苏教育新闻网
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