在药物研发的复杂过程中，数学建模作为一种强大的工具，正逐渐改变着传统方法的局限性，通过构建疾病进展、药物代谢、以及药物与生物体相互作用等的数学模型，科学家们能够更精确地预测药物的效果和潜在风险。
在药物筛选阶段，传统的“试错法”耗时且成本高昂，而数学建模则能通过模拟大量可能的化合物，快速筛选出具有潜力的候选药物，大大提高了效率，在临床试验设计上，数学建模还能帮助优化试验设计，减少受试者数量，缩短试验周期。
数学建模并非万能，它依赖于准确的数据输入和模型假设的合理性，任何微小的偏差都可能导致预测结果的失真，如何确保模型的准确性和可靠性，以及如何将数学建模与传统实验方法相结合，是当前药物研发中亟待解决的问题。
数学建模在药物研发中的应用已经展现出其巨大的潜力，但如何更好地发挥其作用，仍需我们不断探索和努力。
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