免疫学理论范文

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篇1

中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）23-0166-02

医学免疫学以研究机体免疫系统的结构和功能为基础，并研究相关疾病的免疫学发生机制以及疾病的免疫学诊断和防治，涉及临床医学、全科医学、护理学、药学、预防医学、麻醉医学和生物技术等各医学专业。该学科不仅与其他的医学基础课程密切相关，而且与临床各学科之间有着高度的交叉性和渗透性，临床上的感染性疾病、肿瘤、移植、变态反应性疾病和自身免疫性疾病等众多疾病均与免疫密切相关。因此，医学免疫学是联系生命科学和医学的前沿学科。所以，对医学免疫学的有效学习是现代医学生的必修课，对医学业务的开展至关重要。近几十年来，随着医学免疫学相关研究的迅猛发展，免疫学内容不断更新，新知识不断涌现，教材的更新速度加快，这就对免疫学教学提出了新的要求。

一、医学免疫学课程特点

医学免疫学作为基础医学教育的重要桥梁课程，其重要作用不言而喻，但学生都反应医学免疫学难学。医学免疫学主要具有以下几个特点：①内容抽象。医学免疫学内容多为细胞和分子层面的相互作用，看不见摸不着，学生只能借助于部分图片展开联想，这非常需要学生积极主动的学习观念。②内容前后联系密切。医学免疫学的核心内容就是免疫应答的过程，在这个过程中，各器官，尤其各细胞及其分子之间的相互协作比较复杂，突出了教学内容的整体性，因此，各章节内容的关联性非常强。这就要求学生在学习过程中发挥主观能动性，理清各章节内容之间的关系，各细胞及分子之间的相互作用。③内容更新快。医学免疫学的发展可谓是日新月异，怎样用发展的眼光认识到免疫学知识的更新，要求学生主动地进行批判式思维。④与其他学科交叉多。医学免疫学与病原微生物学、解剖学、组织学与胚胎学、药理学等学科关系密切，知识结构与这些学科之间有相互渗透，这就要求学生主动进行不同学科间的知识联系。因此，学习过程中学生主动性的发挥对医学免疫学的教学效果起着决定性作用。

二、传统教学模式存在不足

“以教师为中心”的传统教学模式长期以来一直是我国高等医学院校教学的主流。在教学过程中，教师通过“满堂灌”的方式将知识灌输给学生；学生只是被动的接受。教师成了教学活动的主导，而作为学习主体的学生则成为被灌输的对象。因此，传统的教学模式使整个教学过程中学生和教师的角色分配不合理，致使学生始终处于被动的接受地位，导致学生的主体作用难以发挥。很显然，仅在“以教师为中心”的传统教学模式下，靠教师被动式的“填鸭”，并不能达到有效学习的目的。这种教学模式禁锢了学生的思维空间，不利于创造性思维的形成，不利于自学能力的培养，不利于良好学习的建立，不利于培养具有实践能力的人才。因此，思考如何改变教学模式，真正调动学生学习的主观能动性，并且能“教学互长”，培养出高素质的医学人才具有重要的意义。

三、建构主义中的观念转变

建构主义是一种关于知识和学习的理论，初步形成于20世纪80年代[1]。建构主义所倡导的学习观强调学习者的主动性，认为学习是学习者基于原有的知识经验的基础上，理解并进一步增加和建构新知识的过程。建构主义的提出有着深刻的思想渊源，它迥异于传统的学习理论和教学思想，向传统的“填鸭式”教学发出了挑战，对教学设计具有重要指导价值。这一学习理论近几十年来在教育各领域均产生重大影响[2]。

建构主义理论主张教学过程中的主体是以学生为中心，学生的角色是知识建构者、运用工具的主动探索者，而教师的角色是合作者和帮促者。在教学过程中，教师的主要任务就是对所要讲授的内容进行宏观把握和对教学过程进行适当调节，教学的主旨就是想办法将学生带到某一特点的教学情境中，用已有知识引导学生主动提出问题、解决问题，以逐步完善自己的知识构架，获得相应的技能和方法，增强学生的自信心，端正学生的学习态度。

四、结合建构主义特点，指导医学免疫学合理教学

建构主义教学理论博大精深，蕴含了教育心理学等思想，其核心内容是教学过程应该以学生为中心，强调学生在探索知识过程中的主动性，潜意识中对所学知识进行知识框架的主动建构。本课题结合建构主义教学理论的主要特点，将建构主义教学理念引入医学免疫学教学过程，打破传统的教学观念，实现师生的角色互换。

1.学生为主体。自古以来，传统的教学模式都是老师“灌输”，学生“接受”。对于老师来说，这种教学方式使得教学内容比较整齐、统一，整体性比较强，便于实施。但是对于学生来说，这种学习方式是被动的、呆板的、形式单一的，这种套路式教学方式很难调动学生学习的积极性。将构建主义教学理论的“学生是学习的主体”这一观点引入医学免疫学的课堂，激发学生主动预习、主动提出问题、主动解决问题，还可以将自己的学习心得、对知识的理解和拓展讲给其他同学，并由其他同学及教师共同进行点评。这样各教学环节环环相扣，使教学过程不再呆板乏味，而是每一环节都有新的发现，积累新的知识，使学生对下一教学环节充满期待，从而使教学各环节间形成正反馈，使知识构建加速完善。构建主义教学模式使学生在不知不觉中完成知识主动建构的过程，真正做到使学生成为“知识的主动构建者”。

2.教师为主导。建构主义理论以多视点对传统教学模式进行了反思，教授角色的转变重点是转变课堂授课模式，改变传统“满堂灌”的教学模式，使教师不再是固定知识的“灌输者”，而成为学生主动建构的辅助者。这对授课教师的理论与实际教学水平提出了极大的挑战，将促进授课教师加强学习以完全融入甚至领先于教学改革的浪潮。对此，学校积极组织各种形式的活动，以促进教师整体水平的提升。如定期举办前瞻性讲座，提高教师理论教学水平；每月举办1～2次的教学系列专题活动，包括实地教学观摩、观看教学录像、邀请教学名师参加座谈会等，使教师吸收和借鉴国外先进的教学经验和教学方式。通过系列教学活动及讲座，让教师借鉴国外先进的教学经验和教学方式，促进自身素质水平的提高，并在教学过程中注重转换教学理念、提升教学能力和活化教学技巧，明确以学生为主体、教师为主导的教育模式。

3.教材为主纲。建构主义教学理论提倡教学过程学生主体化，所以教学模式不再是教授照搬教材上面的内容，而教材所提供的知识变成学生主动建构意义的对象。构建主义理论强调在教学中不能把知识全盘“复制”给学生，而是以知识点为中心，进而以点辐射面地引导给学生，有利于启发学生的主观能动性，实现知识建构的目的。

4.多媒体为主要工具。传统教学中，多媒体只是帮助教师传授知识的手段，建构主义教学理论却将多媒体转化为学生主动探索的认知工具，教师充分利用多媒体为学生营造教学情境。此外，学校网站建立的《医学免疫学》网络课程，为学生的主动学习提供了良好的自学环境，并能将课堂上的知识建构进一步拓展、延伸。

5.师生关系趋向民主。传统教学模式的固有特点决定了教学过程中教师的“家长”地位，学生“唯教师是从”。这样的师生关系制约了学生学习的批判性，遏制了学生求知的主动性。建立平等、民主、和谐的师生关系是建构主义教学理论大力提倡的，这使得教学不再是教师讲学生听的，而是和谐协作的，是互动对话的[3]。

因此，建构主义教学模式强调了学生在教学活动中的主体地位，将建构主义教学理论应用于医学免疫学课程教学中，使学生成为学习的主体，教师成为教学的主导，对学生的学习兴趣、合作意识及自主性学习能力的提高大有裨益。教学内容重点化，使教材不再是学生的“紧箍咒”。建构主义教学模式体现学生在学习过程中的主体作用，使学生主动学习，在学习过程中建立自主意识，实现知识结构的自主构建，有利于现代医学生学习过程的主体化，良好习惯的养成和业务能力的全面提升。

综上所述，在当今社会知识信息化和经济全球化不断深入发展的时代背景下，知识更新日新月异，面对知识的海洋，高校教育日益凸显出“授之以鱼，不如授之以渔”的重要性，这就对学校，尤其是高等学校教育提出了更高的要求，即在教学过程中，教师不仅要向学生传授学科相关知识，更重要的是要培养学生的自主性学习意识和能力，培养其独立学习以适应社会发展的能力。我们结合高校医学免疫学课程的特点，将建构主义理论应用于医学免疫学课程的授课，在教学过程中真正使学生成为知识的主动建构者，充分发挥学生的主动性、积极性和创造性。该教学模式不仅有助于提高学生学习的主动性，同时还带动了教师教学水平的提升，完善了考核机制，全方位促进了教学过程的改观，真正贯彻了“学生为本”教育理念。

参考文献：

篇2

关键词：

建构主义；医学免疫学；自主学习

医学免疫学以研究机体免疫系统的结构和功能为基础，并研究相关疾病的免疫学发生机制以及疾病的免疫学诊断和防治，涉及临床医学、全科医学、护理学、药学、预防医学、麻醉医学和生物技术等各医学专业。该学科不仅与其他的医学基础课程密切相关，而且与临床各学科之间有着高度的交叉性和渗透性，临床上的感染性疾病、肿瘤、移植、变态反应性疾病和自身免疫性疾病等众多疾病均与免疫密切相关。因此，医学免疫学是联系生命科学和医学的前沿学科。所以，对医学免疫学的有效学习是现代医学生的必修课，对医学业务的开展至关重要。近几十年来，随着医学免疫学相关研究的迅猛发展，免疫学内容不断更新，新知识不断涌现，教材的更新速度加快，这就对免疫学教学提出了新的要求。

一、医学免疫学课程特点

医学免疫学作为基础医学教育的重要桥梁课程，其重要作用不言而喻，但学生都反应医学免疫学难学。医学免疫学主要具有以下几个特点：①内容抽象。医学免疫学内容多为细胞和分子层面的相互作用，看不见摸不着，学生只能借助于部分图片展开联想，这非常需要学生积极主动的学习观念。②内容前后联系密切。医学免疫学的核心内容就是免疫应答的过程，在这个过程中，各器官，尤其各细胞及其分子之间的相互协作比较复杂，突出了教学内容的整体性，因此，各章节内容的关联性非常强。这就要求学生在学习过程中发挥主观能动性，理清各章节内容之间的关系，各细胞及分子之间的相互作用。③内容更新快。医学免疫学的发展可谓是日新月异，怎样用发展的眼光认识到免疫学知识的更新，要求学生主动地进行批判式思维。④与其他学科交叉多。医学免疫学与病原微生物学、解剖学、组织学与胚胎学、药理学等学科关系密切，知识结构与这些学科之间有相互渗透，这就要求学生主动进行不同学科间的知识联系。因此，学习过程中学生主动性的发挥对医学免疫学的教学效果起着决定性作用。

二、传统教学模式存在不足

“以教师为中心”的传统教学模式长期以来一直是我国高等医学院校教学的主流。在教学过程中，教师通过“满堂灌”的方式将知识灌输给学生；学生只是被动的接受。教师成了教学活动的主导，而作为学习主体的学生则成为被灌输的对象。因此，传统的教学模式使整个教学过程中学生和教师的角色分配不合理，致使学生始终处于被动的接受地位，导致学生的主体作用难以发挥。很显然，仅在“以教师为中心”的传统教学模式下，靠教师被动式的“填鸭”，并不能达到有效学习的目的。这种教学模式禁锢了学生的思维空间，不利于创造性思维的形成，不利于自学能力的培养，不利于良好学习的建立，不利于培养具有实践能力的人才。因此，思考如何改变教学模式，真正调动学生学习的主观能动性，并且能“教学互长”，培养出高素质的医学人才具有重要的意义。

三、建构主义中的观念转变

建构主义是一种关于知识和学习的理论，初步形成于20世纪80年代[1]。建构主义所倡导的学习观强调学习者的主动性，认为学习是学习者基于原有的知识经验的基础上，理解并进一步增加和建构新知识的过程。建构主义的提出有着深刻的思想渊源，它迥异于传统的学习理论和教学思想，向传统的“填鸭式”教学发出了挑战，对教学设计具有重要指导价值。这一学习理论近几十年来在教育各领域均产生重大影响[2]。建构主义理论主张教学过程中的主体是以学生为中心，学生的角色是知识建构者、运用工具的主动探索者，而教师的角色是合作者和帮促者。在教学过程中，教师的主要任务就是对所要讲授的内容进行宏观把握和对教学过程进行适当调节，教学的主旨就是想办法将学生带到某一特点的教学情境中，用已有知识引导学生主动提出问题、解决问题，以逐步完善自己的知识构架，获得相应的技能和方法，增强学生的自信心，端正学生的学习态度。

四、结合建构主义特点，指导医学免疫学合理教学

建构主义教学理论博大精深，蕴含了教育心理学等思想，其核心内容是教学过程应该以学生为中心，强调学生在探索知识过程中的主动性，潜意识中对所学知识进行知识框架的主动建构。本课题结合建构主义教学理论的主要特点，将建构主义教学理念引入医学免疫学教学过程，打破传统的教学观念，实现师生的角色互换。

1.学生为主体。自古以来，传统的教学模式都是老师“灌输”，学生“接受”。对于老师来说，这种教学方式使得教学内容比较整齐、统一，整体性比较强，便于实施。但是对于学生来说，这种学习方式是被动的、呆板的、形式单一的，这种套路式教学方式很难调动学生学习的积极性。将构建主义教学理论的“学生是学习的主体”这一观点引入医学免疫学的课堂，激发学生主动预习、主动提出问题、主动解决问题，还可以将自己的学习心得、对知识的理解和拓展讲给其他同学，并由其他同学及教师共同进行点评。这样各教学环节环环相扣，使教学过程不再呆板乏味，而是每一环节都有新的发现，积累新的知识，使学生对下一教学环节充满期待，从而使教学各环节间形成正反馈，使知识构建加速完善。构建主义教学模式使学生在不知不觉中完成知识主动建构的过程，真正做到使学生成为“知识的主动构建者”。

2.教师为主导。建构主义理论以多视点对传统教学模式进行了反思，教授角色的转变重点是转变课堂授课模式，改变传统“满堂灌”的教学模式，使教师不再是固定知识的“灌输者”，而成为学生主动建构的辅助者。这对授课教师的理论与实际教学水平提出了极大的挑战，将促进授课教师加强学习以完全融入甚至领先于教学改革的浪潮。对此，学校积极组织各种形式的活动，以促进教师整体水平的提升。如定期举办前瞻性讲座，提高教师理论教学水平；每月举办1～2次的教学系列专题活动，包括实地教学观摩、观看教学录像、邀请教学名师参加座谈会等，使教师吸收和借鉴国外先进的教学经验和教学方式。通过系列教学活动及讲座，让教师借鉴国外先进的教学经验和教学方式，促进自身素质水平的提高，并在教学过程中注重转换教学理念、提升教学能力和活化教学技巧，明确以学生为主体、教师为主导的教育模式。

3.教材为主纲。建构主义教学理论提倡教学过程学生主体化，所以教学模式不再是教授照搬教材上面的内容，而教材所提供的知识变成学生主动建构意义的对象。构建主义理论强调在教学中不能把知识全盘“复制”给学生，而是以知识点为中心，进而以点辐射面地引导给学生，有利于启发学生的主观能动性，实现知识建构的目的。

4.多媒体为主要工具。传统教学中，多媒体只是帮助教师传授知识的手段，建构主义教学理论却将多媒体转化为学生主动探索的认知工具，教师充分利用多媒体为学生营造教学情境。此外，学校网站建立的《医学免疫学》网络课程，为学生的主动学习提供了良好的自学环境，并能将课堂上的知识建构进一步拓展、延伸。

5.师生关系趋向民主。传统教学模式的固有特点决定了教学过程中教师的“家长”地位，学生“唯教师是从”。这样的师生关系制约了学生学习的批判性，遏制了学生求知的主动性。建立平等、民主、和谐的师生关系是建构主义教学理论大力提倡的，这使得教学不再是教师讲学生听的，而是和谐协作的，是互动对话的[3]。因此，建构主义教学模式强调了学生在教学活动中的主体地位，将建构主义教学理论应用于医学免疫学课程教学中，使学生成为学习的主体，教师成为教学的主导，对学生的学习兴趣、合作意识及自主性学习能力的提高大有裨益。教学内容重点化，使教材不再是学生的“紧箍咒”。建构主义教学模式体现学生在学习过程中的主体作用，使学生主动学习，在学习过程中建立自主意识，实现知识结构的自主构建，有利于现代医学生学习过程的主体化，良好习惯的养成和业务能力的全面提升。

综上所述，在当今社会知识信息化和经济全球化不断深入发展的时代背景下，知识更新日新月异，面对知识的海洋，高校教育日益凸显出“授之以鱼，不如授之以渔”的重要性，这就对学校，尤其是高等学校教育提出了更高的要求，即在教学过程中，教师不仅要向学生传授学科相关知识，更重要的是要培养学生的自主性学习意识和能力，培养其独立学习以适应社会发展的能力。我们结合高校医学免疫学课程的特点，将建构主义理论应用于医学免疫学课程的授课，在教学过程中真正使学生成为知识的主动建构者，充分发挥学生的主动性、积极性和创造性。该教学模式不仅有助于提高学生学习的主动性，同时还带动了教师教学水平的提升，完善了考核机制，全方位促进了教学过程的改观，真正贯彻了“学生为本”教育理念。

参考文献：

[1]皮亚杰.结构主义[M].倪连生，王琳袁，译.北京院商务印书馆，1984：6.

篇3

二、紧张疼痛对分娩造成的不良影响

2.1疼痛步入产程后，由于宫颈扩张和宫缩引起的疼痛随着时间的推移逐渐剧烈，分娩痛主要出现在第一和第二产程，不同产程疼痛的神经传导通路不同。第一产程是子宫收缩开始到宫口全开阶段，期间子宫和阴道等组织发生巨大变化，胎儿下降使得子宫展宽、变薄、扩大，导致子宫肌纤维拉长、撕裂，韧带受到剧烈牵拉而伸长。第二产程是宫口全开到胎儿娩出阶段，胎儿对盆腔组织的压迫和会阴扩张是引发疼痛的原因之一。

2.2紧张产妇神经系统处于紧张状态，是产生痛楚的主要因素之一，恐慌对宫缩的进度和宫颈扩张都会产生不良影响。英国医师迪克•瑞得提出瑞得法，如果能够打破恐惧-紧张-疼痛的链环，便能减轻分娩收缩引起的疼痛。

三、分娩前期的护理

3.1医务人员对产妇做入院后的产科常规检查，全面评估产程中可能出现的问题，加强产程观察和护理。

3.2做好心理护理，让产妇有充分的思想准备，帮产妇树立自信心。良好而完全的思想准备有助于增加对疼痛的耐受性。

3.3做好分娩前的宣教工作，让孕妇了解正常分娩的过程，放下产妇的思想包袱，消除不安情绪。对每一项的检查、治疗事先给予悉心指导，帮助产妇采取必要的应对措施。

3.4通过言语交流沟通，建立良好的护患关系，医务工作者对产妇给予必要的帮助。指导产妇服用清淡、高热量、高纤维素食物，以满足机体需要，保持充足的体力，为分娩提力

四、分娩过程护理

分娩中医护人员进行全方位的陪护，恰到好处地对产妇进行精神鼓励，给以有效的心理和情感支持，引导产妇饮食得当，以保持充沛的体力。用亲切的语言沟通，让产妇心理放松，同时严密观察宫口的扩张和胎心变化。必要时可使用小剂量的催产素调节宫缩，协助产妇顺利产下胎儿。

五、产后的护理

胎儿产出后，及时正确地给产妇注射催产素，帮助子宫收缩，医护人员帮助胎盘娩出，最大程度上杜绝产后出血。产妇膀胱内有尿液而无法正常排出时，护士需要帮助产妇排出尿液，可以使用一些辅助方法，如：温水冲洗会阴、听流水声等，必要时给予导尿。

六、无痛分娩中心理护理的作用

无痛分娩需要避免或者降低分娩时的痛楚，运用适当的药物，同时做好心理护理，可以发挥优良的效果。对孕产妇进行生理、孕期、临产等知识授课，通过讲述分娩过程缓解或减轻产妇恐慌、紧张等情绪，使得产妇在医务工作者和家属的鼓励和帮助下，能够以愉悦的心情迎接分娩，顺利度过分娩期。由于心理护理能够降低宫缩痛感和降低产妇绷紧情绪的一种非药物性分娩镇痛方法，通过沟通使产妇减轻或消除分娩引发的疼痛，效果显著。心理护理的好处：能充分调整好产妇的心理状态，使其以最佳状态面对分娩，产力良好，产程减短，有效避免难产或剖宫产；有效减少产妇因心理紧张与医务工作者配合不当引发的疼痛，避免了运用药物镇痛对胎儿和产妇造成的不利影响。而且心理护理可以缓解因心理因素引发的痛楚，对降低剖宫产率起到积极有效的作用。

七、心理护理在无痛分娩中的运用

随着医学模式的改变，临床上已经广泛使用心理护理，获得良好的疗效，产妇情绪不稳定时，可能会导致心理性的难产。可见，做好心理护理是非常有必要的。

7.1自然分娩法

自然分娩对母婴健康是最有利的，产妇在愉悦的心态中迎接分娩，在自信中顺利分娩。自然分娩受到人们的认可。

7.2精神预防性无痛分娩法

运用巴甫洛夫的条件反射理论，分娩在无痛苦的情况下进行。最主要的须对孕期妇女进行孕期教育，告知其助产方法、特点；临产分娩时能够减轻产妇的痛感，对母婴无不良影响。

7.3陪伴法

产妇在丈夫或亲属的陪同下，有益于产妇情感交流。为产妇增添精神鼓励，有益于增加产妇自信心、增强疼痛耐受性。

7.4全程陪护法

由经验比较丰富的医护人员陪同产妇从待产开始直至分娩完成全过程，给产妇提供全方位的服务，让产妇内心得到充分的放松，达到减轻分娩痛苦的目标。

7.5导乐式分娩法

导乐式分娩由阅历丰富的医护人员，在产妇出现规律性宫缩时，为产妇进行一对一的连续不间断的心理和情感上的鼓励和安慰，辅助产妇顺利完成分娩。其能减少产妇的疑虑，减轻紧张感、消除恐慌感，通过不断鼓励增加产妇的信心，从而达到减轻产痛的目的。

篇4

【关键词】免疫学, 理论；数学模型；生物数学

Advances of theoretical immunology

JIN 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 immunity and 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。目前此领域的所有模型都是以广泛的数值模拟（Numerical Simulation）为基础的。

空间扩展模拟的另一个领域是生发中心动力学的模拟。经典模型主要采用ODEs来描述一或两个总体的均匀动力学[46]（Homogenous Dynamics），而现代模拟主要应用Monte Carlo模拟[47-49]来研究多空间扩展或者均匀总体之间的相互作用，但是也有一些是采用ODEs。

2.3 免疫遗传学和免疫信息学

不同基因组的排列和不同等位基因的序列使免疫遗传（Immunogenetic）数据库得到了全面的发展[50-51]。免疫遗传数据库IMGT储存了多个物种的T和B细胞受体基因序列（B细胞H链和T细胞β/δ链的V、D和J基因，L链/α链/γ链的V和J基因）。该库也包括了最新的MHC分子的基因序列（包括经典和非经典的）。另外，IMGT数据库还包括了大量的淋巴细胞受体重排序列。

这样庞大的数据库是伴随着免疫信息学（Immunoinfor matics）工具的大量发展而建立的。其中包括用于junction分析[52]、免疫基因对准（Immunogene Alignment）以及系统发育的工具[53-55]。所有这些工具的基础都是将生物信息学理念应用于免疫学。免疫遗传数据库日渐显现的重要性表明，免疫学建模逐渐向基因化方向转变。

2.4 进化免疫学

与B细胞重排受体多重序列的测量一样，多细胞生物中免疫基因的不断积累，使免疫系统发育学（Immuno-Phylogenetics）得以快速发展。目前研究的主要焦点是适应性免疫系统的起源。适应性免疫是免疫系统的一部分，通过随机基因重组以适应新病原体。很明显，在软骨鱼类（Cartilaginous Fish）分化之前，适应性免疫最早出现于有腭脊椎动物（Jawed Vertebrates）。然而，这样一个复杂系统起源的来源还不清楚。T细胞受体结构域（Receptor Domain）和B细胞受体结构域之间的相似性、RAG1和RAG2分子（RAG1和RAG2可起到随机连接基因的作用，又称重组激活基因）在重排过程中的关键作用及其物理性相邻（Physical Proximity），使许多研究者认为，淋巴细胞受体重排的起源是转座子（Transposon）横向转移到原始免疫受体（Primeval Immune Receptor）中。这个领域中使用的主要工具是系统发育分析（Phylogeny Analysis）及其相关的所有数学模型[56]。

另一个系统发育概念和方法的应用是B细胞的体超变异[57]（Somatic Hyper Mutations，SHM）分析。在生发中心反应过程中，通过活化诱导胞嘧啶脱氨酶（Activation-Induced Cytidine Deaminase，AID），B细胞的受体基因发生超变异。随着克隆性增殖，B细胞受体基因平均每分裂一次就发生一次超变异，导致突变克隆的产生。这些克隆表现为微进化（Micro-Evolution），可以很容易地在实验室中研究。对B细胞系统发育树（Phylogenetic）以及它们与其它因素关系的分析，比如老化和自身免疫疾病，也已开始研究[58]。

2.5分子生物信息学和表遗传学

在分子生物信息学（Molecular Bioinformatics）和表遗传学（Epigenetics）的研究过程中[59]，随着分子信息研究水平不断提高，在免疫学中应用模型水平的精细程度也不断提高。免疫学的一个特殊方面是需要将信号转导（Signal Transduction）与基因重排结合起来建模。现已建立了不同条件下的B和T细胞内的基因重排过程和淋巴细胞信息转导的模型[60-61]。从分子角度来讲，另一个重要的分子建模是在抗原提呈给T细胞之前，对抗原处理过程的分析。

2.6高通量研究方法

免疫学是典型的、以免疫假说和免疫原理为基础的研究领域。免疫学是最晚转向以数据为基础的、目前已在其它生物学领域中应用的高通量方法。近5年，在这一领域已取得了很大的进展。这些进展是依靠来自生物学其它领域的经典基因表达的自适应和定位技术[62][63]，以及针对免疫学的新技术的发展取得的。免疫学领域主要依靠实验手段，但实验所取得的结果却是应当属于理论免疫学的范畴，并且与复杂科学密切相关。

在基因重排过程中应用荧光原位杂交技术[64]（FISH techniques）来定位基因是一个令人兴奋的、对免疫学来说更具有针对性的研究进展。这些测量手段使我们在研究基因重排过程中，能够确定受体不同部分之间的相互作用。

另一个对免疫系统来说具有针对性的工具是抗原芯片（Antigen Chips）的发展。这些芯片可同时测量B细胞对成百上千种抗原的应答，并提供整个免疫系统的系统表达[65]。在这类分析中使用的主要数学工具是聚类方法（Clustering Methods）。

2.7 免疫组学

目前，在理论免疫学中，最璀璨的研究领域可能就是新产生的免疫组学。这个年轻的学科已经拥有了自己的杂志《immunomic research》(省略)。免疫组学的主要目标是全方位地研究免疫系统[66][67]。这个领域采用实验与理论相结合的工具。免疫组学目前正在研究的项目有：全部T细胞抗原决定基检测；全B细胞抗体库的定义及其在不同情况下的变化方式；自身免疫性疾病相关的所有基因位点的检测。这个新生领域的成果还有限，但是在不到10年内，免疫学建模将会从基于预定假设（Predefined Hypotheses）的理论问题研究转向对免疫系统受体和靶目标充分认识的、具有针对性的建模。

当前，理论免疫尚处于探索和发展阶段，许多方法和理论还很不完善，它的应用虽然取得某些成功，但仍是低水平、粗略，甚至是勉强的。许多更复杂的免疫学问题至今未能找到相应的数学方法进行研究，还有一些免疫核心问题还存在争议。这就需要未来的医学工作者具备更多的数学知识，对免疫学和数学都有更深入的了解，这样才有可能让免疫学研究更多地借助数学的威力，进入更高的境界。

参考文献

[1] 漆安慎, 杜婵英. 免疫的非线性模型. 上海: 上海科技教育出版社, 1998:iv.

[2] Raina S. Robeva, James R. Kirkwood, Robin L. Davies, et. al. An Invitation to Biomathematics. 北京: 科学出版社, 53-129.

[3] 马知恩. 种群生态学的数学建模与研究. 安徽: 安徽教育出版社, 1996: 5-40.

[4] 陈兰荪, 孟新柱, 焦建军. 生物动力学. 北京: 科学出版社, 2009: 77-177.

[5] 李涛. 计算机免疫学. 北京: 电子工业出版社, 2004: 147-203.

[6] 陆征一, 周义仓. 北京: 科学出版社, 2004: 58-73.

[7] A. S. Perelson and C. DeLisi. Receptor clustering on a cell surface. I. Theory of receptor cross-linking by ligands bearing two chemically identical functional groups. Math. Biosci. 1980, 48:71.

[8] A. S. Peielson. Receptor clustering on a cell surface. II. Theory of receptor cross-linking by ligands heaiing two chemically distinct functional groups. Math. Biosci. 1980, 49:87.

[9] A. S. Perelsoii. Receptor clustering on a cell surface. III. Theory of receptor cross-linking by multivalent ligands: descriptioii by ligand states. Math. Biosci. 1981, 53:1.

[10] Perelson, A. S., and C. DeLisi. Receptor clustering on a cell surface. I. Theory of receptor cross-linking by ligands bearing two chemically identical functional groups. Math. Biosci. 1980, 48:71110.

[11] Perelson, A. S. Receptor clustering on a cell surface. II. Theory of receptor cross-linking by ligands bearing two chemically distinct functional groups. Math. Biosci. 1980, 49:87110.

[12] Perelson, A. S. Receptor clustering on a cell surface. III. Theory of receptor cross-linking by multivalent ligands: description by ligand states. Math. Biosci. 1981, 53:139.

[13] Perelson, A. S. Some mathematical models of receptor clustering by multivalent ligands. In Cell Surface Dynamics: Concepts and Models. A. S. Perelson, C. DeLisi, and F. W. Wiegel, editors. Marcel Dekker, New York. 1984, 223276.

[14] N. K. Jerne. Towards a network theory of the immune system. Ann. Immunol. (Inst. Pasteur), 1974(125C), 373-389.

[15] Coutinho A. "The network theory: 21 years later". Scand. J. Immunol. 1995, 42 (1): 38.

[16] Campelo F, Guimares FG, Igarashi H, Ramírez JA, Noguchi S. "A Modified Immune Network Algorithm for Multimodal Electromagnetic Problems". IEEE Trans. Magnetics2006,42 (4): 11111114.

[17] Polly Matzinger and Galadriel Mirkwood. In a fully H-2 incompatible chimera, T cells of donor origin can respond to minor histocompatibility antigens in association with either donor or host H-2 type. Journal of Experimental Medicine, 1978(148): 84-92. [18] Matzinger P. The danger model: a renewed sense of self. Science 2002; 296: 3015.

[19] Cohen IR, Young DB. "Autoimmunity, microbial immunity and the immunological homunculus." Immunol Today 1991; 12(4):105-10.

[20] Cohen IR. "The immunological homunculus and autoimmune disease," in Molecular Autoimmunity, ed. Talal N., Academic Press, USA 1991, pp.438-453.

[21] Cohen IR. "The cognitive paradigm and the immunological homunculus." Immunol Today 1992; 13(12):490-4.

[22] Cohen IR. "The meaning of the immunological homunculus." Isr J Med Sci 1993; 29(2-3):173-4.

[23] Cohen IR. "Kadishman’s Tree, Escher’s Angels, and the Immunological Homunculus," in Autoimmunity: Physiology and Disease, eds. Coutinho A, Kazatchkine MD. Wiley-Liss, Inc.1994 pp.7-18.

[24] Cohen IR. "Peptide therapy for Type I diabetes: the immunological homunculus and the rationale for vaccination." Diabetologia 2002 Oct;45(10):1468-74.

[25] Gonzalez G, Montero E, Leon K, Cohen IR, Lage A. "Autoimmunization to epidermal growth factor, a component of the immunological homunculus." Autoimmun Rev. 2002 Feb;1(1-2):89-95.

[26] Cohen IR. "Immune system computation and the immunological homunculus." MoDELS 2006, in O. Niestrasz et al. (Eds). Springer-Verlag, Berlin, pp. 499-512, 2006.

[27] Cohen IR. (2007) "Biomarkers, self-antigens and the immunological homunculus." J. Autoimmun., 2007 Dec;29(4):246-9.

[28] Roberto Puzone, B. Kohler, P. Seiden, Franco Celada: A Discrete Models of Cellular/Humoral Responses. ACRI 2000: 117-125.

[29] Roberto Puzone, B. Kohler, P. Seiden, Franco Celada: IMMSIM, a flexible model for in machina experiments on immune system responses. Future Generation Comp. Syst. 2002, 18(7): 961-972

[30] Stefania Bandini, Franco Celada, Sara Manzoni, Roberto Puzone, Giuseppe Vizzari: Modelling the Immune System with Situated Agents. WIRN/NAIS 2005: 231-243.

[31] Stefania Bandini, Franco Celada, Sara Manzoni, Giuseppe Vizzari: Modelling the immune system: the case of situated cellular agents. Natural Computing 2007, 6(1): 19-32.

[32] De Boer, R.J. and A.S. Perelson (1994) T cell repertoires and competitive exclusion. J. theor. Biol. 169, 375-390.

[33] Perelson, A. S.1989. Immune network theory. Immunological Reviews 110, 5-36.

[34] Sulzer, B., De Boer, R.J. and A.S. Perelson (1996) Crosslinking reconsidered. I Binding and crosslinking fields and the cellular response. Biophys. J. 70, 1154-1168.

[35] Meier-Schellersheim M, et al. Key role of local regulation in chemosensing revealed by a new molecular interaction-based modeling method. PLoS Comput Biol. 2006;2(7):e82.

[36] M. Meier-Schellersheim, G. Mack. SIMMUNE, a tool for simulating and analyzing immune system behavior. 1999 cs.MA/9903017.

[37] Meyer-Hermann M. A mathematical model for the germinal center morphology and affinity maturation. J Theor Biol 2002;216:273300.

[38] Kleinstein SH, Singh JP. Why are there so few key mutant clones? The influence of stochastic selection and blocking on affinity maturation in the germinal center. Int Immunol 2003;15:871884.

[39] Efroni S, Harel D, Cohen IR. Toward rigorous comprehension of biological complexity: modeling, execution, and visualization of thymic T-cell maturation. Genome Res 2003;13:24852497.

[40] Efroni, E., Harel, D. & Cohen, I. R. 2003 Towards rigorous comprehension of biological complexity: modelling, execution and visualization of Thymic T cell maturation. Genome Res. 13, 24852497.

[41] Alexandros Pertsinidis, Yunxiang Zhang, Steven Chu. Subnanometre single-molecule localization, registration and distance measurements. Nature, 2010 466(7), 647651

[42] Nudelman G, Louzoun Y. The role of lipid rafts in cell surface BCR antigen binding dynamics. EMBC 2004. Conference Proceedings, 26th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society.

[43] Nudelman G, Louzoun Y. Cell surface dynamics: the balance between diffusion, aggregation and endocytosis. Syst Biol (Stevenage) 2006;153:3442.

[44] Chakraborty A. How and why does the immunological synapse form? Physical chemistry meets cell biology. Sci STKE 2002;2002:PE10.

[45] Li QJ, et al. CD4 enhances T cell sensitivity to antigen by coordinating Lck accumulation at the immunological synapse. Nat Immunol 2004;5:791799.

[46] Kesmir C, De Boer RJ. A mathematical model on germinal center kinetics and termination. J Immunol 1999;163:24632469.

[47] Kleinstein SH, Singh JP. Toward quantitative simulation of germinal center dynamics: biological and modeling insights from experimental validation. J Theor Biol 2001;211:253275.

[48] Meyer-Hermann M, Beyer T. Conclusions from two model concepts on germinal center dynamics and morphology. Dev Immunol 2002;9:203214.

[49] Meyer-Hermann ME, Maini PK. Cutting edge: back to ‘‘one-way’’ germinal centers. J Immunol 2005;174:24892493.

[50] Lefranc MP. Nomenclature of the human immunoglobulin kappa (IGK) genes. Exp Clin Immunogenet 2001;18:161174.

[51] Bromley SK, et al. The immunological synapse. Annu Rev Immunol 2001;19: 375396.

[52] Monod MY, Giudicelli V, Chaume D, Lefranc MP. IMGT/JunctionAnalysis: the first tool for the analysis of the immunoglobulin and T cell receptor complex V-J and V-D-J JUNCTIONs. Bioinformatics 2004; 20(Suppl.):I379I385.

[53] Ruiz M, Pallares N, Contet V, Barbi V, Lefranc MP. The human immunoglobulin heavy diversity (IGHD) and joining (IGHJ) segments. Exp Clin Immunogenet 1999;16:173184.

[54] Ruiz M, et al. IMGT, the international ImMunoGeneTics database. Nucleic Acids Res 2000;28:219221.

[55] Lefranc MP, et al. IMGT, the international ImMunoGeneTics database. Nucleic Acids Res 1999;27:209212.

[56] Mehr AJ, Ardakani MJ, Hedayati M, Shahraz S, Mehr EJ, Zali MR. Age-specific seroprevalence of hepatitis A infection among children visited in pediatric hospitals of Tehran, Iran. Eur J Epidemiol 2004;19:275278.

[57] Kleinstein SH, Louzoun Y, Shlomchik MJ. Estimating hypermutation rates from clonal tree data. J Immunol 2003;171:46394649.

[58] Eason DD, Cannon JP, Haire RN, Rast JP, Ostrovd DA, Litman GW. Mechanisms of antigen receptor evolution. Semin Immunol 2004;16:215226.

[59] Gay NJ, Gangloff M, Weber AN. Toll-like receptors as molecular switches. Nat Rev Immunol 2006;6:693698.

[60] Mehr R. Modeling the meta-dynamics of lymphocyte repertoires. Arch Immunol Ther Exp (Warsz) 2001;49:111120.

[61] Mehr R, Edelman H, Sehgal D, Mage R. Analysis of mutational lineage trees from sites of primary and secondary Ig gene diversification in rabbits and chickens. J Immunol 2004;172:47904796.

[62] Argyropoulos C, et al. Mining microarray data to identify transcription factors expressed in naive resting but not activated T lymphocytes. Genes Immun 2004;5: 1625.

[63] Choi YL, et al. DNA microarray analysis of natural killer cell-type lymphoproliferative disease of granular lymphocytes with purified CD3-CD56? fractions. Leukemia 2004;18:556565.

[64] Singh N, Bergman Y, Cedar H, Chess A. Biallelic germline transcription at the kappa immunoglobulin locus. J Exp Med 2003; 197:743750.

[65] Quintana FJ, Hagedorn PH, Elizur G, Merbl Y, Domany E, Cohen IR. Functional immunomics: microarray analysis of IgG autoantibody repertoires predicts the future response of mice to induced diabetes. Proc Natl Acad Sci USA 2004;101(Suppl.): 1461514621.