理论免疫学研究进展
免疫学的研究进展
免疫学的研究进展免疫学是一门研究人体免疫系统的科学，它涉及到人体如何识别和对抗疾病的过程。
随着科学技术的不断发展，免疫学的研究也在不断深入，本文将就免疫学的研究进展进行探讨。
一、免疫系统的组成和功能免疫系统由免疫细胞、免疫分子和免疫组织组成，其主要功能是识别和对抗外来入侵的病原体，保护人体健康。
免疫系统通过识别病原体，产生免疫应答，从而消灭病原体，保护人体健康。
二、免疫学研究进展1.细胞因子研究进展细胞因子是免疫系统中一类重要的调节分子，它们在免疫应答和免疫调节中发挥着重要作用。
近年来，科学家们对细胞因子的研究取得了很大的进展。
研究发现，细胞因子在多种疾病中具有治疗作用，如肿瘤、病毒感染等。
因此，细胞因子已经成为免疫学研究的一个重要方向。
2.免疫治疗研究进展免疫治疗是一种利用免疫系统来治疗疾病的方法。
近年来，免疫治疗在肿瘤、自身免疫性疾病等领域取得了很大的进展。
例如，利用免疫检查点抑制剂可以激活患者的免疫系统，从而消灭肿瘤细胞。
此外，通过基因工程技术构建治疗性疫苗也是一种有效的免疫治疗方法。
3.免疫细胞研究进展免疫细胞是免疫系统的重要组成部分，它们在免疫应答中发挥着重要作用。
近年来，科学家们对免疫细胞的研究也取得了很大的进展。
例如，研究发现某些类型的免疫细胞在病毒感染中具有重要作用，通过对这些细胞的深入研究，可以为抗病毒治疗提供新的思路。
三、未来研究方向1.免疫系统的数字化研究随着信息技术的发展，免疫系统的数字化研究已经成为一个重要的方向。
通过建立数字化模型和算法，可以更深入地了解免疫系统的结构和功能，为免疫学研究提供新的手段和方法。
2.精准免疫治疗精准免疫治疗是一种根据患者的个体差异进行治疗的方法。
通过对患者的免疫系统进行详细的检测和评估，可以制定出更加精准的治疗方案，提高治疗效果和减少副作用。
未来，精准免疫治疗将成为免疫学研究的一个重要方向。
3.新型疫苗研发疫苗是预防传染病的重要手段之一。
随着免疫学研究的深入，新型疫苗的研发也成为了免疫学研究的一个重要方向。
免疫学研究的进展与前沿
免疫学研究的进展与前沿免疫学是生物学的一个分支，致力于研究生物体对抗病原体侵入的机制，以及如何保护身体免受感染的损害。
最近几十年来，免疫学领域的研究取得了诸多进展与突破，为人类对抗疾病提供了许多新的思路和方法。
本文将以此为主题，介绍免疫学研究的一些前沿进展。
一、在学习和理解免疫学过程中，T细胞和B细胞是必须要提到的两类细胞。
近年来，研究人员通过基因编辑技术，实现了原位编辑和修饰T细胞和B细胞，从而进一步增强了人体的免疫系统。
这种技术被称为CAR-T细胞治疗技术。
在CAR-T细胞治疗中，研究人员通过基因改造，使T细胞上产生一个叫做车（chimeric antigen receptor）的受体。
这个受体能够识别特定的抗原，并激活T细胞杀死携带此抗原的细胞。
CAR-T细胞治疗已经被证明对血液肿瘤很有帮助，例如对患有急性B淋巴细胞白血病的患者有效。
二、这个技术的前沿研究已经超越了CAR-T细胞治疗。
一种被称为“TCR靶向免疫治疗”的技术，可以诱导T细胞杀死匹配指定异种抗原的细胞。
而高通量单细胞技术的广泛应用为TCR靶向免疫治疗的发展提供了可能，高通量单细胞技术让研究人员能够真正理解活跃细胞各自的个体和分歧，使得人们可以进行更高效的患者筛查。
三、微生物和免疫系统之间的战争是最近免疫学领域的另一个前沿热点。
人体内有许多不同种类的微生物，它们可以有利或有害于人类。
仍有大量的研究在探讨微生物对人体免疫系统的影响。
这些研究不仅有助于理解微生物如何感染和侵略人体，而且可以为治疗疾病提供新靶标。
例如，人们正在研究恒河病毒的作用，这种病毒是肝脏炎症的一种因素，一些医学专家认为有些别儿顿胃肠病的患者也感染了这种病毒。
四、免疫学研究的另外一个方向是疫苗研究。
疫苗一直是保护人类免受病毒和细菌侵袭的最有效方法之一。
在近年来的COVID-19疫情中，研究人员利用新型疫苗技术，比如mRNA疫苗、载体疫苗等，迅速研制出有效的COVID-19疫苗。
理论免疫学研究进展
免疫学的最新进展和研究方法
免疫学的最新进展和研究方法第一章引言免疫学是研究生物体抵御病原微生物入侵以及各种异常细胞和物质的防御系统的科学。
免疫学已经成为了生物学研究的重要组成部分。
因为免疫系统的研究和发展，现代医学得以飞跃发展，各种传染病得以有效预防和治疗。
本文将首先简要介绍免疫学的基础理论和概念，然后描述免疫学领域最新的研究进展和研究方法。
第二章免疫学基础理论和概念2.1 免疫系统的组成和功能免疫系统由多个器官、细胞和分子组成，包括骨髓、胸腺、脾脏、淋巴结、巨噬细胞、T细胞、B细胞、抗体、细胞因子等。
免疫系统的主要功能是保护机体免受各种病原微生物和异常细胞的侵袭。
免疫系统通过识别、捕获、处理和清除病原微生物和异常细胞，从而保护机体健康。
2.2 免疫系统的病理学免疫系统的失调会导致许多疾病。
例如，免疫系统过度活化会引起自身免疫疾病，例如风湿性关节炎、糖尿病、系统性红斑狼疮等。
免疫系统的低下或损伤也会导致各种疾病，例如艾滋病、癌症、免疫缺陷性疾病等。
2.3 免疫学研究的主要方法目前，免疫学研究主要采用分子生物学、细胞生物学、生物化学、病理学等方法。
其中，分子生物学方法包括PCR、Northern blotting、Western blotting等。
细胞生物学方法包括流式细胞术、免疫组织化学等。
生物化学方法包括ELISA、放射免疫测定等。
第三章免疫学领域最新的研究进展3.1 免疫疗法免疫疗法是近年来发展起来的一种新型疗法，主要通过增强或调节免疫系统来治疗癌症、自身免疫疾病等。
据统计，截至2018年底，已有20多种免疫疗法获批上市，包括PD-1抑制剂、CAR-T细胞疗法、嵌合抗原受体疫苗等。
这些疗法的应用不仅有效治疗了很多疾病，而且为其他疾病的临床应用提供了新思路。
3.2 免疫细胞治疗免疫细胞治疗是一种新型肿瘤治疗方式，主要是通过将患者自身的免疫细胞经过处理后重新注入其体内，进而增强机体免疫反应，对癌细胞进行攻击。
目前，这种治疗方式已经在临床上获得了一定的成功，包括CAR-T细胞疗法、肿瘤相关抗原（TAA）介导的细胞治疗等。
免疫学研究的新进展与应用前景
免疫学研究的新进展与应用前景免疫学作为生物医学领域中的重要学科，研究人体免疫系统的组成、功能和调节机制，以及免疫系统与疾病发生发展的关系，对于预防和治疗各种疾病具有重要意义。
近年来，免疫学研究在理论和实践方面都取得了新的进展，并且在临床应用中显示出广阔的前景。
一、基于生物信息学的研究方法随着科技的不断进步，生物信息学作为一门新兴学科在免疫学研究中起到了重要作用。
生物信息学通过利用大规模基因测序数据等高通量数据的分析和挖掘，帮助研究人员发现了许多与免疫功能相关的关键基因和信号通路。
例如，利用生物信息学技术，研究者们发现了一类重要的T细胞亚群，即调节性T细胞（Treg），在调节免疫应答和自身免疫疾病中起到了关键作用。
二、免疫细胞治疗免疫细胞治疗是一种利用人体自身的免疫系统来治疗疾病的新技术，近年来在癌症治疗领域取得了显著进展。
免疫细胞治疗通过采集患者的免疫细胞，经过体外培养和改造后再重新注入患者体内，以增强患者自身的抗肿瘤免疫应答。
其中，CAR-T细胞疗法是最为广泛研究和应用的免疫细胞治疗技术之一，已经取得了一定的临床疗效。
三、免疫检测技术的创新免疫检测技术在临床诊断和治疗中的应用越来越广泛，同时也在不断地创新和发展。
近年来，研究者们提出了许多新的免疫检测方法，如流式细胞术、质谱和免疫组织化学等。
这些新技术的应用使得免疫学研究和疾病诊断更加准确和可靠，为临床提供了更精准的个体化治疗方案。
四、免疫治疗联合其他治疗方法免疫治疗作为一种相对副作用较小的治疗方法，越来越被广泛应用于多种疾病的治疗中。
不仅如此，免疫治疗还可以与其他治疗方法相结合，增强其疗效。
例如，在肿瘤治疗中，免疫治疗与化疗、放疗等配合使用，可以显著提高治疗效果，并减少对患者的伤害。
五、免疫学研究的应用前景在免疫学研究领域，尤其是在免疫治疗领域，未来的应用前景非常广阔。
随着基因编辑技术的突破，研究者们已经可以通过改变基因序列来调节免疫细胞的功能，进一步提高免疫治疗的疗效。
免疫学研究进展及应用前景
免疫学研究进展及应用前景免疫学研究近年来一直火热，其不断推陈出新的进展和应用前景，也成为了医学研究中备受关注的领域。
本文将从免疫系统的基本原理、免疫学研究的进展以及其应用前景三个方面来进行探讨。
一、免疫系统的基本原理免疫系统是人体体内的一套复杂的防御系统，其主要作用是对抗病毒、细菌、真菌等病原体以及异常细胞的入侵。
免疫系统主要由两类细胞组成，即B细胞和T细胞。
B细胞能够分泌抗体，对外来病原体进行识别并清除；而T细胞则能够直接攻击病原体和异常细胞。
免疫系统的正常功能对人体健康至关重要，而当免疫系统出现异常时，就会引起一系列的疾病。
二、免疫学研究的进展随着科技的不断进步，免疫学研究的进展也越来越快。
其中，以下几个方面的研究成果备受瞩目：1. 免疫细胞的稳定化研究由于免疫细胞的生命短暂和易于受到环境变化的影响，使得免疫细胞治疗的应用效果受到限制。
而随着免疫学研究的深入，科学家们已经成功地研发出了可以稳定免疫细胞的方法，这为免疫细胞治疗的应用提供了新的思路。
2. 免疫检查点治疗的发展免疫检查点治疗被认为是一种创新的治疗方法，其可以激活免疫细胞来攻击恶性肿瘤细胞。
近年来，免疫检查点治疗在癌症治疗领域中的应用获得了越来越多的成功，这也为该领域的研究提供了新的思路。
3. 免疫遗传学研究免疫遗传学是近年来兴起的一门新的研究领域，其主要研究免疫系统与个体基因之间的关系。
通过研究人类的免疫基因组，科学家们可以进一步了解不同人群对疾病入侵的防范能力差异，为疾病预防和治疗提供有力的理论基础。
三、免疫学研究的应用前景免疫学研究的不断进展为医学领域的应用提供了新的思路和机遇。
1. 肿瘤免疫治疗肿瘤免疫治疗因其治疗效果显著而备受瞩目。
通过激活免疫系统，肿瘤免疫治疗可以使肿瘤细胞受到攻击，从而达到治疗效果。
2. 自身免疫性疾病治疗自身免疫性疾病是一类免疫系统失控所致的疾病，其治疗难度较大。
而近年来免疫学研究的发展使得科学家们有可能开发出更有效的治疗方法。
免疫学研究的新进展
免疫学研究的新进展免疫学是研究生物体如何抵抗外来入侵的学科，在医学领域中具有重要的作用。
随着科技的发展，免疫学研究也不断取得新的进展。
本文将探讨免疫学研究的新进展，包括免疫检查点治疗、单克隆抗体治疗、病原体识别和干细胞治疗等方面。
一、免疫检查点治疗免疫检查点治疗是近年来免疫学研究的一个热点领域。
它通过阻止免疫抑制信号通路，激活机体免疫系统，从而对抗癌症等疾病。
免疫检查点一般是细胞膜上的一些分子，它们可以抑制T细胞的活性，使T细胞无法攻击肿瘤细胞。
目前已经研制出了多种针对免疫检查点的药物，最典型的代表是PD-1免疫检查点抑制剂。
它可以提高T细胞的活性，增强免疫系统对癌细胞的攻击能力。
通过临床试验，PD-1抑制剂已经在多种癌症的治疗中展现出了优异效果，例如黑色素瘤和肺癌等。
二、单克隆抗体治疗单克隆抗体是一种可定向、高亲和力的化学分子，可以识别并与特定的抗原结合。
通过制备单克隆抗体，我们可以特异性地干预机体免疫系统的反应，治疗多种疾病。
免疫学研究中，最早被研制出的单克隆抗体是人免疫球蛋白。
现在，单克隆抗体的种类越来越多，并且应用范围也在不断扩大。
比如，阿利伯塔单克隆抗体的研究为过敏性鼻炎和乘冷带感冒治疗开辟了新途径。
此外，单克隆抗体还可以用于分子标记、细胞诊断和药物研发等方面。
三、病原体识别人体免疫系统对抗病原体的能力取决于机体对病原体的识别程度。
因此，病原体的识别是免疫学研究的重要方向之一。
近年来，研究者们开发出了许多新的病原体识别技术。
例如，核酸检测技术是一种通过检测病原体RNA或DNA来诊断病原体的方法，其灵敏度和特异性都很高。
此外，质谱法、基因芯片和蛋白质组学等技术也在病原体识别方面取得了一定的突破。
这些新技术的应用，为多种感染疾病的诊断和治疗带来了新的希望。
四、干细胞治疗干细胞是具有自我更新能力的细胞，可以分化成各种细胞类型。
因此，干细胞研究在医学领域中非常重要。
近年来，人们将干细胞的应用范围扩展到免疫学研究中。
免疫学研究方法的新进展和应用
免疫学研究方法的新进展和应用免疫学是现代医学领域的一个重要分支，它主要研究生物体对抗病原体的免疫机制。
免疫系统包括多种细胞、分子和组织，其功能涉及到人体健康的众多方面。
近年来，随着科技的不断进步和发展，免疫学研究方法也在不断创新和改进，为抗疾病、护健康提供了更多的手段和技术。
一、单细胞技术单细胞技术是近年来免疫学研究中的一大进展，它可以对某些具有重要功能的细胞进行单个细胞层析和分析，避免了多细胞混杂而造成的数据误差和掩盖。
单细胞技术的应用使得免疫学研究得以更加深入，例如可以更好地了解抗体的形成、各类淋巴细胞的功能及其与肿瘤、自身免疫性疾病的关系等。
二、细胞流式技术细胞流式技术是一种基于单细胞的免疫学检测工具，它依赖于自动化设备实现多个参数的单细胞检测和分析。
细胞流式技术将光源与荧光探针紧密结合，使得检测精度更高。
同时，该技术也可以用于病毒、细菌的检测和分析，具有引领性的科学和应用价值。
三、免疫组化与细胞图像技术免疫组化技术以其高灵敏度的特点，被广泛用于病理诊断和药物研发。
在免疫组化技术的基础上，细胞图像技术更加突出了分子和细胞定位的重要性，能够对生物分子和细胞的特异性分子或者某项基因表达情况进行检测，为研究细胞的基本行为提供了有效手段。
四、抗原刺激诱导免疫细胞分离技术抗原刺激诱导免疫细胞分离技术是近年来非常新颖的技术方法。
该技术基于单个抗原上的高度特异性，可以有效地将免疫反应中所有与该特定抗原相关的免疫细胞分离出来，具有极高的分离纯度。
该技术不仅可以发掘已知和未知的新靶点，并且能够用于体外筛选多肽和激动剂，对免疫抗肿瘤治疗等方面的研究有着重要的意义。
五、多能免疫疗法多能免疫疗法充分利用了单细胞技术和制备技术的结合，即选取具有特定功能的单细胞进行操作和改造，再进行规模化制备。
这种技术能够开发出针对多个细胞表面分子的结合和重组抗体，为肿瘤等多种免疫疗法的研究提供了新的思路和方向。
总的来说，免疫学研究方法的新进展和应用，不仅要求我们具备先进和不断革新的技术手段，也需要我们不断深入地了解免疫学基础、挖掘免疫机制的本质，这样才能更好地推动免疫学研究的深入发展。
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理论免疫学研究进展（辽宁中医药大学基础医学院, 辽宁沈阳，110032）【摘要】理论免疫学用数学的方法来研究和解决免疫学问题，以及对免疫学相关的数学方法进行理论研究的一门科学。
随着高通量方法和基因组数据的出现，理论免疫学从受体交联和免疫原理、jerne的相互作用网络和自我选择等经典建模方法开始向信息学、空间扩展模型、免疫遗传学和免疫信息学、进化免疫学、分子生物信息学和表遗传学、高通量研究方法和免疫组学等方面转变。
【关键词】免疫学, 理论；数学模型；生物数学advances of theoretical immunologyjin yan（basic medical college, liaoning universtity of traditional chinese medicine, liaoning shenyang, 110032,）【abstracts】theoretical immunology is to develop mathematical methods that help to investigate the immunological problems, and to study the mathematical theory on immunology. with the advent of high-throughput methods and genomic data, immunological modeling of theoretical immunology shifted from receptor cross linking, jerne interaction networks and self-non self selection, toward the informatics, spatially extended models, immunogenetics and immunoinformatics, evolutionary immunology, innate immunityand epigenetics, high-throughput research methods and immunomics. immunology, theoretical; mathematical models; biomathematics理论免疫学[1]（theoretical immunology）是指用数学的方法来研究和解决免疫学问题，以及对免疫学相关的数学方法进行理论研究的一门科学。
理论免疫学是免疫学与数学交叉的边缘学科，也称数学免疫学（mathematical immunology），是生物数学的一个分支。
由于免疫现象复杂，从免疫学中提出的数学问题往往也十分复杂，需要进行大量计算工作，因此从近年兴起的复杂系统研究的角度来讲[2]，理论免疫学也称复杂免疫学（complex immunology）。
理论免疫学的任务就是揭示免疫系统运行的规律和机制，及其病理机制。
数学模型（mathematical models）和数据分析是理论免疫学的主要方法，计算机是研究和解决理论免疫学问题的重要工具。
虽然从上个世纪中期，数学模型已经开始应用于免疫学，但传统的模型大部分是基于微分方程[3]、差分模型和元胞自动机（cellular automata）[4]。
这些传统模型以少数成份（一种受体和一种抗原，或两个t细胞群之间等）参与的简单动力学为主要研究内容。
直到2000年，人们才开始对免疫学的复杂性进行数学建模。
随着高通量方法（high throughput methods）和基因组数据（genomic data）的出现，理论免疫学开始转向信息学（informatics）方面[5]。
与分子免疫学的生物信息学（bioinformatics）分析一样，当前免疫学研究中与复杂性有关的主要研究目标大多集中在高通量测量计划和系统免疫学（system immunology）或免疫组学（immunomics）计划。
在数学模型水平上，分析方法也从以微分方程为主的简单系统转向广泛应用monte carlo模拟（monte carlo simulations）。
这种向更多分子和更多计算的转变态势与复杂系统涉及的所有研究领域出现的转变极为相似。
同时，理论免疫学中另一个重要转变是，人们关注焦点从对外源性的适应性免疫系统的转向更多考虑固有免疫系统的平衡。
1理论免疫学经典模型免疫学是生物学的一个领域，很早就认识到了数学建模和数学分析方法的作用。
早在上个世纪60年代和70年代，数学模型已经应用于免疫学的不同领域，例如：抗原-受体的相互作用、t和b细胞群动力学、疫苗接种、生发中心动力学、病毒动力学和免疫系统对病毒的清除[6]等。
现在的许多免疫学原理和观点都是数学模型的结果。
1.1 受体交联和免疫原理受体交联[7-9]（receptor cross linking）和免疫原理（immunon theory）是由alan perelson提出、carla wofsy作了进一步分析。
这个原理根据的事实是，低价抗原不能激活b细胞，而高价抗原（即抗原拥有多个重复基序）即使在抗原密度非常低（3-4目）的情况下也能够激活b细胞。
sulzer和perelson[10-13]据此发展了这个理论和数学模型并提出，抗原能够聚集b细胞受体，从而激活b细胞。
这个结论是b细胞免疫的基础之一。
尽管数学模型对免疫学发展的贡献的例子还有很多，但是免疫网络（immunological networks）的概念和自我选择（self-non self selection）问题占有相当重要的地位。
1.2 jerne的相互作用网络假设受体库（receptor repertoire）是满的，即受体库中每一个分子都有其相对应的受体，并且这些受体可以特异性地与其它受体相互作用。
jerne据此提出免疫调节网络[14]（regulatory immune networks）的存在。
抗原激活的淋巴细胞可产生新受体，这些受体对于其它淋巴细胞来说是抗原，等等，以此类推。
这个网络的概念对理论学家来说很有吸引力，特别是在提出神经网络（neural networks）中的认知行为（cognitive behavior）概念之后，提出了更多的免疫网络模型[15][16]。
有人用元胞自动机和布尔网络（boolean networks）建立大尺度行为（large scale behavior）模型，有人用常微分方程（odes）来建立自身调节网络模型（local regulatory networks）。
随着时间的推移，人们对jerne网络学说逐渐失去了兴趣，其主要原因是jerne网络学说的理论模型和实际的实验证据没有很好的相关性。
1.3 自我选择调节性网络实际上是理论免疫学中自我选择这个大课题的一部分。
假设表达自身反应性受体的淋巴细胞被机体清除（阴性选择）。
大多数阴性选择可能是由于中枢性耐受（central tolerance）所导致的（t细胞在胸腺，人和小鼠的b细胞在骨髓）。
阴性选择机制失败可导致自身免疫性疾病。
人们通过多种途径对自我选择展开研究。
有人从分子的角度和基于特殊的选择机制来研究，而有人则建立了更为复杂的模型，例如polly matzinger的危险模型[17][18]（danger model）和irun cohen的侏儒模型[19-27]（homunculus model）。
这些模型都是想反映真实的复杂系统，尽管仅通过检测免疫系统的成分，人们是无法接近问题的实质，但是他们的尝试拓宽了我们的视野。
直到今天，关于获得和打破（自身免疫性疾病）耐受的途径，也没有一个公认的解释。
2理论免疫学的现代模型理论免疫学的模型和问题现在正逐渐向分子理论免疫学方向发展。
这种理论方向的演变与大量基因组全序列的检测、分子生物学工具的巨大进展、高通量测量技术的发展、空间分布（spatial distribution）作用的测量和建模能力的发展等实验技术的发展是分不开的。
同时，计算机处理能力和建模技术的发展也是影响现代理论免疫学的重要因素。
2.1 immsim、simmune和其它复杂模型免疫学中，最大胆的尝试可能就是建立一个免疫系统的系统模型。
第一个建立这样模型的尝试是上世纪80年代由ibm公司philip seiden开发的immsim模型[28-31]。
其设计的主要目的是为了在计算机上进行免疫应答试验。
immsim采用了克隆选择原理的基本观点，认为免疫细胞和免疫分子独立地识别抗原，免疫细胞被竞争地选择，以产生更好的识别抗原的克隆种类。
immsim模型的基础是空间扩展的元胞自动机，它用位串（或比特流，bitstrings）代表受体、抗原和mhc分子的可变性。
到目前为止，抗原和受体多样性的位串表示方法已被许多其他研究者[32,33,34]所采用。
immsim包括了适应性免疫系统的所有主要成份：cd4和cd8 t细胞、b细胞及其相应的受体，mhc ⅰ类和ⅱ类分子和一些细胞因子。
但是immsim 模型仍然是对免疫系统的粗略描述。
因此，人们在此基础上又进行了其它的开发。
第一个较有影响的是由martin. meier-schellersheim开发的simmune[35-36]。
这个系统尝试建立一个足够宽广和复杂的平台，从而能够对免疫学的任意实际过程进行模拟。
它不仅是一个特殊模型，更是一个建模技术或语言。
还有应用了monte carlo模拟[37-38]或称免疫模拟（immunosi m）、状态图[39]（state-charts）等多种数学模型，试图涵盖免疫系统所有可能细节并建立动力学模型。
在这个方向上，最有影响的是sol eforni的模型。
此模型尝试提供胸腺空间扩展动力学的完全模拟，并以此来研究细胞选择[40]。
这些综合模拟的优势在于他们涵盖了当前免疫学的所有细节。
但是这些模型也有缺点，他们过于复杂，因此对于所观察到的动力学变化，我们无法充分理解其原因及模型对参数变化的敏感性。
2.2 空间扩展模型从分子水平上讲，免疫学复杂系统分析的最大进展是细胞内分子定位[41]（molecule localization）测量技术。
免疫突触（synapses）的发现就是利用了该技术。
人们建立了多个细胞膜动力学模型，用来解释突触的形成以及突触的分子动力学。
细胞膜动力学模型也应用于b细胞。
这些模型中，有的是假设一个固定的细胞膜在二维晶格上（2d lattice），有的假设一个自由漂浮的细胞膜[42-44]。
另一个研究方向的是受体动力学，以及受体与其它细胞膜成份，比如src家族激酶和脂筏[45]（lipid rafts），之间的相互作用。