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癌症的数学建模并不新鲜[47]，然而这个领域在世纪之交才真正爆发。但在那时，绝大多数模型旨在揭示、阐明或解释与肿瘤生长、血管生成和侵袭有关的一些机制[22]。它们与实验数据的联系很少，而且主要涉及生长动力学。这些模型逐渐演变成与两大进步有关：第一点是机器计算能力的提高，使得人们能够以数值实验的方式进行模拟；第二点是成像技术的进步，使得人们能够更广泛地获取数据。随着时间的推移，模型逐渐变得更加“信息丰富”，这意味着它们整合了实验测量的参数，并根据实验（体内或体外）观察进行验证。虽然模型开发人员主要位于数学、计算或工程部门，但现在在医院基础设施的核心位置也并不罕见。如今，模型在癌症领域被广泛用于实现四个主要目标：改善诊断、改善治疗、识别和开发新药以及带来有关疾病发展的新知识。这些目标有助于使模型更接近临床。模型是在系统肿瘤学 [ 61 ] 的背景下开发的，该系统 - 即系统生物学 [ 69 ] - 提供了一个全面的框架，可以在其中研究癌症，以真正理解和联系其从基因到细胞的多个方面
肿瘤学中的基于混合数据的建模：成功、挑战和希望
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