传染病在受体内动力学的数学建模与参数估计

Infectious diseases have been threatening our health, including the avian influenza outbreak in our country and the spread of artemisinin-resistant malaria in Southeast Asia in recent years. The control and treatment of infectious diseases not only require the implementation of numerous laboratory experiments and clinical trials, but also require the establishment of relevant mathematical and statistical methods to utilize the experimental data to predict more effective strategies for disease control and treatment. The project, by focusing on influenza and malaria as case studies, aims to develop multi-dimensional dynamical systems models and Bayesian inference methods to more accurately quantify the within-host dynamics of those infectious diseases and in turn increase the models’ predictive power. The outcomes of the project can facilitate not only the design of future laboratory and clinical studies but also the development of novel treatment regimens, contributing to resolving the important and urgent problem of how to prevent, control and treat infectious diseases.

传染病一直在威胁着我们的健康，包括近几年来国内致命禽流感的爆发以及东南亚地区抗青蒿素型疟疾的蔓延。对传染病的控制与治疗不仅需要开展大量的实验室实验和临床试验，还需要建立相应的数学模型和统计方法来处理实验数据，提高预测的准确性，从而提供更为有效的控制与治疗的策略。本项目以流感和疟疾作为案例研究，旨在通过建立多维度的数学动力系统模型和贝叶斯推断方法来更加准确地量化这些传染病在受体内的动力学，进而提高模型的预测能力。本项目的研究成果不仅可以辅助未来实验室和临床研究的设计，还可为新的治疗方案的开发提供理论支持，为解决如何预防、控制和治疗传染病这一重要并且急迫的公共健康问题作出贡献。

流行病一直威胁着人类的健康和生命，同时也对社会造成沉重的经济负担。对流行病的研究不仅需要科学实验，还需要数学和统计学方法的支持。该项目旨在通过开发高级的动力学数学模型和统计推断方法来更加准确地量化传染病在受体内的动力学， 属于应用数学和统计学与生物学的交叉学科范畴，具有鲜明的学科交叉特征。该项目的主要工作包括构建流感和疟疾在受体内的数学模型，并通过数据拟合来估计模型参数值，最终使用模型来模拟各种生物学实验和临床实验来预测疾病的动力学特征及最佳的防治手段。该项目的科学意义包括两个方面。第一，该项目将提高我们对实验及临床数据的利用率，改善我们对传染病在体内感染过程和机制的认识，最终实现对传染病预防和控制这一重要公共健康问题作出贡献。第二，该项目还将通过在应用领域（传染病动力学）的深入研究来促进应用数学和统计方法论的完善，尤其是在微分方程建模和基于贝叶斯推断的参数估计方面。