病毒感染与免疫系统协同响应的定量动力学模型和机制丨免疫复杂性读书会第13期- 大数跨境

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病毒感染与免疫系统协同响应的定量动力学模型和机制丨免疫复杂性读书会第13期

集智俱乐部

2026-07-13

导读：2026年7月13日（周一）晚19:30-21:30分享

导语

SARS-CoV-2感染个体后，人体免疫系统会启动一系列的动态响应来抵抗和清除病毒，不同个体的免疫反应存在很大的差异，导致了不同程度的感染和疾病结局。免疫系统包含多种细胞类型、细胞因子以及它们之间的复杂相互作用，且不同人群间的免疫响应又存在显著差异。基于定量生物学方法描述新冠病毒感染与免疫响应的动力学机制，如定量评估免疫响应强度、定量分析免疫响应与感染严重性、疫苗保护效果和突变株感染结局之间的关系，将会为临床决策提供一个极有价值的量化参数。

本期读书会为免疫复杂性读书会第13期，北京大学物理学院李方廷副教授基于新冠患者的免疫响应动力学特征，提出了综合评价宿主免疫系统对抗病毒感染强度的定量指标——免疫效度 (immune efficacy, ε)，基于该指标提出了定量评估症状严重性和预测疫苗保护率的方法，并通过新冠原始毒株和突变株的临床数据验证了该方法的可靠性。

集智俱乐部联合广州市荔湾中心医院秦健勇医生、四川大学生物医学工程学院敖平教授、天津工业大学数学科学学院雷锦志教授、中山大学附属肿瘤医院张晓实教授以及中国科技大学生命科学院博士生秦晓玉共同发起「免疫复杂性读书会」，以免疫学为具体场景，以复杂科学为方法论，试图整合范式转型与理论构建、机制研究与数理建模、药物研发和临床实践以肿瘤免疫治疗为核心问题探讨21世纪生命科学认知范式转型的关键细节。

免疫复杂性读书会自2026年4月13日启动，每周一晚19：30-21：30进行，持续时间预计26周。欢迎对肿瘤免疫学、系统生物学、复杂网络与数学生物学交叉领域感兴趣的朋友加入！

报告简介

基于新冠病毒感染-免疫响应的数学模型，讨论不同感染症状患者的免疫响应动力学特征，提出了综合评价宿主免疫系统对抗病毒感染强度的定量指标——免疫效度 (immune efficacy)，基于该指标提出了定量评估症状严重性和预测疫苗保护率的方法，通过新冠原始毒株和突变株的临床数据验证了该方法的可靠性。

新冠病毒引起个体肺部免疫反应动力学的定量模型和数值模拟。(A)新冠病毒感染后，免疫响应的细胞和细胞因子相互作用网络；(B)新冠病毒感染后，人群中四类不同的免疫响应模式；(C) 新冠病毒的感染过程可由免疫效度ε和病毒毒力γ的竞争描述。(D)人群中四种模式的免疫效度ε存在着差异；(E)临床数据中，不同症状病人峰值IL-6水平和平均临床免疫效度ε*的存在着负相关的关系。

分享大纲

核心概念

人体宿主和感染病原体或癌症克隆之间的互作可以看作是一个复杂适应系统（CAS）：在此视野下，可以建模分析“宿主-病原体/癌克隆”共生网络的动力学重构。

序参量：免疫效度 ϵ 与毒力γ 的竞争

将免疫系统视为一个远离平衡态的耗散结构，其核心在于寻找一个能够描述系统整体行为的序参量（Order Parameter）。

免疫效度 ϵ：这不仅是杀伤力，而是系统信息处理能力的度量。它表征了免疫系统识别、响应并清除噪声（病毒）的计算效率。ϵ_c（体液清除）与 ϵ_k（细胞杀伤）的乘积，暗示了免疫效能的非线性叠加特征。

临界相变（Phase Transition）：当 ϵ >γ（病毒复制率）时，系统收敛于健康稳态；一旦 ϵ 跌落至阈值之下，系统发生相变（Mode 4），滑入慢性感染的亚稳态，这揭示了疾病严重程度并非线性分布，而是存在动力学断点。

粗粒化与宏观涌现：临床免疫效度 ϵ^*

面对高维的微观动力学，SFI 方法论强调粗粒化（Coarse-graining）以捕捉宏观规律。

作者利用血常规这一易测变量，构建了低维投影 ϵ^*。这证明了复杂的免疫表型可以通过少数几个宏观变量的组合（中性粒细胞、淋巴细胞等占比的交互项）得以涌现。

这一简化不仅具有临床价值，更在理论上验证了“可观测性”：即便无法追踪每一个分子，我们依然可以通过合适的统计量掌握系统的演化趋势。

系统分型：免疫响应的相空间拓扑

研究并未局限于单一路径，而是描绘了系统在四维相空间中的吸引子（Attractor）景观。

Mode 1-4 对应着不同的流形结构：从快速的极限环（急性清除）到混沌边缘的慢变动力学（慢性炎症）。

每一种模式都是免疫细胞网络（B细胞、T细胞、先天免疫）之间反馈回路（Feedback Loops）相互作用所涌现出的集体行为。这提示治疗不应针对单一靶点，而应扰动整个网络的拓扑结构。

适应性循环与疫苗保护率

疫苗的本质，是在系统中预置“免疫记忆”这一信息结构。

保护率被重新定义为：在病毒入侵的扰动下，系统维持原有功能（不发病）的概率。

模型揭示了一个深刻的稳健性（Robustness）原理：单纯依赖中和抗体的“高维防御”是脆弱的，将细胞免疫与体液免疫形成的冗余回路（Redundancy），可能在病毒变异（环境变化）中维持系统的最佳适应性。

多尺度建模：微观机制与宏观表型的因果涌现

这项工作展属于自下而上（Bottom-up）的生成式建模。

通过将病毒感染、固有免疫、细胞免疫等五个模块耦合，模拟了从分子相互作用到临床症状的因果涌现（Causal Emergence）。试图回答：复杂的临床结局是如何从无数免疫细胞局部的相互作用中自发展现出来？

从传染病动力学“流行病学统计”到“免疫计算建模”的尝试，显示了对复杂系统定量研究的可能性。将人体类比复杂算法的生物计算机，先贤早已有之，本文中尝试以免疫效度 ϵ 构建衡量这台机器算力是否足以应对免疫应激挑战的指标。

主讲人介绍

主讲人：李方廷，北京大学物理学院副教授，博士生导师。1988年毕业于南开大学物理系，获理学学士学位；2000年北京师范大学物理系获理学博士学位，导师：漆安慎教授和杜婵英教授，理论生物学方向；2001年起，北京大学物理学院和理论生物学中心博士后，合作导师汤超教授和欧阳颀教授，开展酵母基因调控网络动力学的研究；2007年起，任北京大学物理学院副教授；2008年1月到2009年2月，美国加州大学旧金山分校（UCSF）访问学者。近期工作集中在基因调控网络和免疫系统的定量生物学研究上。担任物理学院“生物物理导论”（本研合上课程）和“普通物理”（医学预科班）的教学工作。

申请国家发明专利3项，授权1项。免疫效度或临床相对免疫效度在评价受试者的疫苗应答强度中的应用。李方廷; 李典杰; 李键玮; 周正清 2023-11-3, 中国, CN202210667994.7.

本发明提供了免疫效度ε或临床相对免疫效度ε在评价受试者的疫苗应答强度中的应用，属于生物医学技术领域。本发明从免疫学原理出发，综合考虑参与人体免疫反应的核心信号通路、淋巴细胞、细胞因子的体内循环，以及面对抗原宿主的先天性和适应性免疫反应的抗感染动态过程，选择出能够检测免疫效度以及预测疫苗应答强度的临床指标，并提出根据免疫效度ε或临床相对免疫效度ε评价接种后的免疫力，所述免疫效度ε为免疫系统杀伤被感染细胞的免疫效度εk与免疫系统杀伤感染病毒的免疫效度εc的乘积。本发明还涉及利用该临床指标对受试者接种疫苗后免疫力进行评价的方法、系统和试剂盒。

酵母细胞周期布尔网络模型的工作（PNAS 2004）引起国际生物物理界的重视，并被细胞生物学家认可。截至2025年9月，Google Scholar 上的总引用次数约1200次。国际生物物理学教材 Biophysics：searching for principle (W. S. Bialek 著，Princeton University Press 2012 ) ，以及教育部101教材《生物物理学》（施一公、汤超主编，高等教育出版社，2025）第11章“生物网络的动力学”，都专门介绍了该项工作。

参考文献

J. Hadjadj et al., Impaired type I interferon activity and inflammatory responses in severe COVID-19 patients. Science 369, 718-724 (2020).
B. Chatterjee, H. Singh Sandhu, N. M. Dixit, Modeling recapitulates the heterogeneous outcomes of SARS-CoV-2 infection and quantifies the differences in the innate immune and CD8 T-cell responses between patients experiencing mild and severe symptoms. PLOS Pathogens 18, e1010630 (2022).
D. S. Khoury et al., Neutralizing antibody levels are highly predictive of immune protection from symptomatic SARS-CoV-2 infection. Nature Medicine 27, 1205-1211 (2021).
Zhou Z, Li D, Zhao Z, Shi S, Wu J, et al. (2023) Dynamical modelling of viral infection and cooperative immune protection in COVID-19 patients. PLOS Computational Biology 19(9): e1011383. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011383
Gao X, He J, Sun X, et al. Dynamically modeling the effective range of IL-2 dosage in the treatment of systemic lupus erythematosus[J]. Iscience, 2022, 25(9).
Li J, Wu J, Zhang J, Tang L, Mei H, Hu Y, Li F. A multicompartment mathematical model based on host immunity for dissecting COVID-19 heterogeneity. Heliyon. 2022 May;8(5):e09488. doi: 10.1016/j.heliyon.2022.e09488. https://mp.weixin.qq.com/s/PBxs1hbLKM1slX6Fx_zz-Q

读书会在做什么

免疫复杂性读书会，从2026年4月13日开始，每周一晚19：30，连续半年，聚焦免疫复杂性主题。

读书会主题划分为三个模块：

【导言】生命科学范式漫谈

由资深生命科学研究者朱景德教授激情畅谈复杂系统范式对于生命科学研究的意义。

【机制解读篇】

由中国学者敖平教授介绍基于普适的达尔文演化力学这个第一性原理发展起来内源性网络理论在理解复杂生命现象中的应用；这部分的整体架构是以EVO-DEV-ECO框架展开的，邀请国内研究免疫机制演化和发育的顶尖团队，分享他们的研究成果。同时对免疫机制的核心问题如免疫代谢、T细胞功能调控网络、神经-免疫的对话由长期关注此问题的资深学者展开探讨。

范式转换需以方法论为基础，由在此领域深耕的青年才俊介绍干湿结合的生物学机制研究方法，免疫稳态与免疫韧性是免疫健康的主旋律，我们也尝试基于复杂科学视角尝试对其进行解读……

【数理建模篇】

数学本质上是一种对认知进行准确描述和具有很强逻辑性的语言，由通用的数学符号体系建立起来的数学语言作为科学基础的工具为人类深化对自然界的认知起了不可或缺的作用，数学在不断演化中发展，同时不断拓展着人类的认知边疆。

不少物理学家都曾感叹数学不可思议的有效性，数学，尤其是对称性思想在构建物理学宏伟大厦的过程中是不可缺少的工具。数学在科学发展史上的巨大作用，使得科学家们又尝试以数学工具介入对生命现象的探索，但又难免惆怅：喟叹其不可思议的无效性。

癌生物学家 Robert Weinberg 提出“数学能否帮助人们理解生物系统复杂行为的合理性”这样一个极具挑战的问题。应用数学家林家翘先生提出“20世纪的应用数学聚焦于物理学问题，21世纪的应用数学数学应致力解决生物学问题”，预示了数学与生命科学交叉融合的重要性。在数理建模篇，将由国内一流的数学生物学团队介绍他们在这一领域的探索，侧重于肿瘤免疫相互作用的数学建模，尝试通过机理与数据驱动相结合的研究手段，采用微分方程组(随机或确定性)并结合随机模拟来描述肿瘤免疫响应的动力学演变过程。

虚拟细胞在当前AI高歌猛进的时代背景下似乎成了时代的宠儿——2026年伊始，最小人造细胞JCVI-syn3A的数字克隆取得新的进展——虚拟细胞精确复现了细胞分裂动力学周期和关键事件。虚拟细胞是理解生命现象的前沿领域，被寄希望应用于药物研发和临床药理学领域。本次读书会邀请到了首届全球虚拟细胞大赛冠军团队百图生科技术副总监郭玉成博士，他将对该次突破性虚拟细胞建模的技术路线进行解读，郭玉成博士目前已经着手在实验室复现此次虚拟细胞的动力学过程。

【工程技术篇】

这一模块将从国药之光康方生物双抗类药物的研发实践开始，讨论免疫调节工具研发的工程实践，药物的临床验证和优化使用情况。最后聚焦到临床痛点，宿主治疗响应的评估与监测，提高药物有效率的联合治疗和系统管理策略。

模块的设计初衷是希望通过系统回顾双特异性抗体的研发逻辑、PD-1抑制剂的临床药理、免疫紊乱的抗炎治疗、情绪应激与免疫应答之间的机制，结合几个具体的典型案例，来讨论：

宿主免疫对治疗响应的监控与控制，

如何优化肿瘤免疫联合治疗方案？

进而在本模块跨学科讨论的基础上回归到第一性原理，探讨新生物视角下临床困境的出路和科学探索方向。

【总结】

由在肿瘤免疫学领域深耕20余年的张晓实教授主持讨论，主题是“提高肿瘤免疫治疗应答率的联合用药策略和系统管理框架”。

时间信息

2026年7月13日（周一）晚19:30-21:30，腾讯会议线上进行，感兴趣的朋友扫码报名加入免疫复杂性读书会后，可进入学员群进行交流。

报名读书会：

「免疫复杂性读书会：范式、理论与工具」

免疫复杂性读书会，是一个以免疫现象为核心场景，以复杂科学为方法论，试图整合机制研究、数理建模、研发和临床实践问题来思考21世纪生命科学认知范式转型的跨学科研讨社群。

讲者们来自各自领域的一线前沿，将基于自己长期的工作积淀与思考展开演讲，同时提供精要的参考文献。

本读书会将围绕一个临床问题——如何优化以免疫治疗为中心的控瘤策略？——来展开讨论。

试图以范式思考与理论建模视角，回归到第一性原理的起点，去重构认知框架，激发对话与洞见。

发起人团队认为，将免疫系统视为动态复杂适应性网络，基于认知范式思考肿瘤免疫治疗的瓶颈——或能对当前免疫治疗的困境有所突破，构建出一套有效的联合治疗原则性框架，为临床实践提供指引。

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报名方式

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第三步：添加运营助理微信，拉入对应主题的读书会社区（微信群）。

PS：

我们鼓励围绕系统肿瘤免疫学、系统生物学、复杂网络与数学生物学及相关具体问题的深入探讨。为保证讨论质量，请避免发表脱离本期读书会主题、缺乏实证基础或过于空泛的哲学思辨类内容。

若讨论内容明显偏离主题，经主持人提醒后仍未调整，为维护整体学习环境，我们将不得不将该成员请出讨论群，并根据其实际参与进度，对未参与部分按比例办理退费。

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