Стр. 3 - 2

К ЧИТАТЕЛЮ
Долгие годы в биологических и медицинских исследованиях для
описания систем и процессов использовался эмпирический подход, за­
ключающийся в постановке огромного количества опытов. Такой подход
отличается трудоемкостью, ресурсоемкостью, длительностью достижения
цели.
В современных научных исследованиях одним из основных методов
является математическое моделирование. Задачи математического моде­
лирования сложных биологических процессов, как правило, не решаются
с помощью какого-либо универсального метода, но требуют специализи­
рованных подходов в соответствии с типом решаемой задачи.
Сегодня, благодаря современным мощным компьютерам, при созда­
нии математических моделей речь может идти как о получении теорети­
ческих модельных систем нелинейных уравнений или обработке сложных
зашумленных сигналов различного происхождения, так и о практическом
приложении в различных отраслях науки.
Математическое моделирование позволяет не только проводить мо­
дельную реконструкцию более или менее целостной картины из отдель­
ных эмпирических фрагментов, но и в ряде случаев получать уникальную
информацию, которую пока невозможно получить другими, в том числе и
экспериментальными способами. Примером может служить модельная
информация о протекании in vivo сложных метаболических процессов с
учетом их компартментизации и регуляции, для изучения которых у био­
химиков пока недостаточен арсенал традиционных методических прие­
мов.
Математические модели, используемые в биологии, можно разде­
лить на два основных типа.
Первый тип - это регрессионные модели, включающие эмпирически
установленные зависимости (формулы, дифференциальные и разностные
уравнения, статистические законы). При построении модели объекта не­
обходимо выделение его основных, самых важных для исследователя ха­
рактеристик. Коэффициенты в регрессионных моделях обычно определя­
ются с помощью процедур идентификации параметров моделей, исполь­
зующих экспериментальные данные. При этом чаще всего минимизирует­
ся сумма квадратов отклонений теоретической кривой от эксперименталь­
ной для всех точек измерений.
Второй тип - имитационные модели конкретных сложных живых
систем, которые применяются для описания объектов различного уровня
организации живой материи - от макромолекул до моделей биогеоцено­
зов. Рассчитываемая на компьютере эволюция такой моделируемой сис­
темы учитывает свойства каждого объекта, входящего в систему, и позво­
3