生物医学科学越来越多地认识到计算模型在揭示生物系统复杂性中的重要性。这些模型提供了一种模拟，分析和预测生物学过程的方法，而这些生物学过程本来很难单独通过实验方法研究。随着基因组学，蛋白质组学和系统生物学等领域的数据的持续增长，计算模型已成为观看复杂的生物学现象（从细胞机制到全体生物行为）的过度观察的必不可少的工具。本文探讨了计算模型在生物学研究中的重要性及其对医学进步的贡献。生物系统本质上是复杂的，涉及许多相互作用的成分，例如基因，蛋白质，细胞和组织。这些成分以动态和通常非线性的方式运行，这使得预测一个级别的变化（例如单个基因中的突变）如何影响整个系统的变化。生物网络（例如代谢或信号通路）是相互联系的，并且经常表现出新兴特性，而这些特性无法通过孤立研究单个组件来完全理解。计算模型提供了一种管理这种复杂性的方法。他们允许科学家随着时间的流逝模拟生物学过程，产生假设并预测不同干预措施的结果。这些模型通常结合了各种数学技术，包括微分方程，统计方法和机器学习，以表示生物系统不同组件之间的关系。一个例子是癌症研究。通过计算模拟，科学家可以研究在不同条件下复杂系统的行为，从而提供了难以通过传统实验室实验实现的见解。计算模型已被证明在疾病研究中特别有价值，因为它们使科学家能够在多个层面上研究病理学的潜在机制。