揭示调控免疫系统反应的机制对于在癌症和感染等情况下必要时加强和重定向这些反应，以及理解自身免疫疾病至关重要。然而，该领域的研究受到细胞和生理水平异质性的阻碍，使得实验和临床数据分析极其困难。人工智能所采用的黑箱模型虽然在数据分析中非常有帮助，但不能提供关于这些机制及其动态的解释。另一方面，细胞间相互作用和细胞内过程动态的数学模型提供了在任何选定水平上构建和初步测试关于调控网络结构和动态假设的手段。此外，这些模型有助于基于模拟研究潜在的治疗方案，从而加速临床实践的进步。
本研究专题聚焦于应用数学建模来理解、揭示和利用涉及免疫系统反应的机制，包括细胞内、组织和生理水平。我们期待得到实验和临床数据支持并带来生物学或临床相关结论的新颖模型。本专题的目标是推进该领域的知识，用于开发未来药物的新分子靶点和新治疗方案。通过展示源自数学分析的原创结论，它应促进分子生物学家、临床医生和建模者的跨学科研究，展示数学支持在临床导向研究中的益处。
我们欢迎研究人员提交观点文章、原创研究文章和综述，重点关注与免疫系统动态相关的数学模型的开发和分析，包括但不限于以下子主题：
- 与免疫反应相关的细胞内信号传导通路和调控网络
- 对病毒感染的细胞反应
- 癌细胞逃避免疫反应的机制
- 与免疫系统反应相关的细胞间相互作用
- 基于模型的免疫治疗方案设计
- 自身免疫疾病的动态和治疗
请注意：稿件必须超越展示与现有数据的一致性，提供能推进该领域知识的分析。
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