Grupa naučnika koju su predvodili matematičari, suočila se sa izazovima stvaranja jednostavnog modela imunoloških reakcija. Njihov rad je radikalno poboljšao naše razumjevanje ljudskog imunološkog sistema omogućavajući naučnim disciplinama da radeći na tome imaju jednostavne referentne tačke i jezik. Matematičari pomoću "Biotechnology and Biological Sciences Research Council" (BBSRC), će istraživati kako različite ćelijske komponente imunološkog sistema rade zajedno i kako ostvaruju teoretički i algoritamski model koji mogu koristiti za imunologe, matematičare, naučnike kompjuterske tehnologije, fizičare i inžinjere.
Model obećava pomaganje multidisciplinarnoj istraživačkoj zajednici da rade zajedno, kako bi pridonjeli medicinskom napretku kod pacijenata. Projekat Immunology Imaging and Modelling (I2M) Network, je istaknut ove sedmice u poznatom magazinu za Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC).
Imunološki sistem je jedan od fascinantnih i složenih sistema u ljudskom tijelu i naučnici još uvijek u potpunosti ne razumiju kako to radi. Imunologija je tradicionalno bila značajna nauka, koja je opisivala ćelijske i molekularne komponente imunološkog sistema i njihove funkcije. Međutim, da bi poboljšali naše razumjevanje, moramo znati kako ove komponente rade zajedno kao cjelina i predvidjeti informacije u kvantitativnom formatu koje mogu biti dostupne čitavoj naučnoj zajednici.
Dr. Carmen Molína-Paris, mrežni koordinator i istraživač sa univerziteta "University of Leeds", objašnjava: “Multi- i unakrsnodisciplinarni, kohezijski i aktivni koncept je hitno potreban. Sposobnost traganja za parazitima i ćelijama u stvarnom vremenu, pomoću korištenja novih zamišljenih tehnika, dopušta postojanje novih uvida koji će nam pomoći pri mjerenju interakcije između različitih dijelova imunološkog sistema. Ovo će unaprijediti teoretske i kompjuterske modele imunološkog sistema, dajući na taj način kompletnu sliku koju istraživači iz svih disciplina mogu navesti i upisati.
“Matematička imunologija se razvila u disciplinu u kojoj modeliranje pomaže svima da interpretiraju podatke i razrješavaju kontraverzije. Najvažnije je što predlaže nove eksperimente dopuštajući bolju i kvantitativniju interpretaciju.”
