血液脳関門病理学の計算シミュレーションとモデリング

血液脳関門（BBB）またはBBB「計算病理学」とも呼ばれる病理学におけるシリコ法とモデルは、複雑で高次元の実験データとともに数学的アプローチを使用して、疾患関連の影響を評価および予測することに基づいています。CNS。これらの計算方法とツールは、分子、細胞、組織、および臓器レベルでBBB関連の神経病理学を扱うように設計されています。分子レベルには、主に、変異または誤った折り畳まれたタイト接合タンパク質、受容体、およびさまざまなBBBトランスポーターの分子ドッキングおよび分子動力学シミュレーション（原子および粗粒）が含まれます。組織および臓器レベルには、機械的および薬物動態モデル、および有限要素の方法と経路分析が、複数の生データ（in vitroおよびin vivo、組織病理学的記録、「オミク」、およびイメージングデータ）が豊富な有限要素と経路分析を網羅しています。全体として、このレビューでは、さまざまなレベルの複雑さでの包括的な計算技術と戦略について説明し、診断、治療の改善、およびBBB関連の神経病理学的イベントのより深い理解のための新しい洞察と将来の方向性を提供します。

In silico methods and models in the pathology of the blood-brain barrier (BBB) or also called BBB "computational pathology", are based on using mathematical approaches together with complex, high-dimensional experimental data to evaluate and predict disease-related impacts on the CNS. These computational methods and tools have been designed to deal with BBB-linked neuropathology at the molecular, cellular, tissue, and organ levels. The molecular and cellular levels mainly include molecular docking and molecular dynamics simulations (atomistic and coarse-grain) of mutated or misfolded tight junction proteins, receptors, and various BBB transporters. The tissue and organ levels encompass the mechanistic and pharmacokinetic models as well as finite-element method and pathway analyses enriched with multiple sources of raw data (e.g., in vitro and in vivo, histopathological records, "-omics", and imaging data). Overall, this review discusses comprehensive computational techniques and strategies at different levels of complexity, providing new insights and future directions for diagnosis, treatment improvement, and a deeper understanding of BBB-related neuropathological events.