本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
我们对癌症、心脏病和阿尔茨海默病了解得越多，它们就显得越复杂，它们的治愈方法也越难以捉摸。即使有了尖端的影像技术、生物标志物测试和基因数据，我们仍然远未了解这些疾病的多方面原因和各种发展阶段。
随着强大计算能力、更好的建模程序和大量原始生物医学数据的出现，研究人员一直在期待在破译人类疾病的复杂动态方面的能力取得飞跃。现在，根据本周在线发表在《科学转化医学》上的一项新的分析，这些计算能力开始出现。事实上，“该领域已经爆发，”约翰霍普金斯计算医学研究所所长兼该评论的合著者雷蒙德·温斯洛在一份准备好的声明中说。
医学和医学研究主要集中在小的专业和狭隘的研究上。但是身体是一个整体系统——而不是孤立的器官群——它与更广阔的环境（包括污染物、毒素和其他压力源）不断相互作用。由此产生的相互作用不仅仅以单一方向起作用；相反，我们已经了解到细胞、分子和基因水平存在前馈和反馈环路以及串扰。这种联系是计算医学的进步有望做出巨大贡献的地方。“计算医学可以帮助你了解拼图碎片如何拼合在一起，从而更全面地了解情况，”温斯洛说。“我们可能永远不会拥有所有缺失的碎片，但最终会对疾病的病因和治疗方法有更清晰的认识。”
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比较不同患者基因表达的模型已经成功地帮助确定了不同等级的前列腺癌，预测了不同患者对乳腺癌治疗的反应，并发现了不同类型的胃癌。
科学家们还在利用更先进的解剖数据来模拟整个器官及其功能——以及功能障碍。例如，使用弥散张量磁共振成像，研究人员可以收集有关心脏解剖结构、纤维和结构的详细信息。这种宏观结构可以与更基于细胞的模型相结合，以获得“前所未有的结构和生物物理细节，包括心脏电机械学”，研究人员在他们的论文中指出。有了这些信息，科学家们正在更多地了解血流动力学、心律失常和心脏病发作。这些新模型现在开始被转化回个体患者，以帮助找到更好的治疗方法。
来自详细脑图的计算医学算法已经被用于开发一款 iPad 应用程序，该应用程序正在临床上使用，以帮助医生决定深部脑刺激的位置和强度。
然而，这些模型也需要经常根据真实世界的数据进行检查并进行相应调整。但是，越来越多的研究人员能够处理这种曾经不寻常的跨学科努力。“有一群接受过数学、计算机科学和工程学培训的新人，他们正在接受生物学方面的交叉培训，”温斯洛说。“这使他们能够为医疗诊断和治疗带来全新的视角。”
研究人员指出，计算医学方法的无数应用才刚刚开始被探索。“随着我们对计算模型预测人类生物过程的能力越来越有信心，它们将帮助我们引导我们穿越复杂的疾病景观，最终导致更有效和可靠的疾病诊断、风险分层和治疗方法，”研究人员写道。“我们正处于医学激动人心的时刻。”
机电心脏模型视频由 N. Trayanova 提供