จุลชีววิทยาเชิงทำนายเป็นสาขาหนึ่งของจุลชีววิทยาอาหารซึ่งปัจจัยควบคุมในอาหารและการตอบสนองของจุลินทรีย์ก่อโรคและจุลินทรีย์ที่ทำให้เกิดการเน่าเสียจะถูกวัดปริมาณและสร้างแบบจำลองโดยใช้สมการทางคณิตศาสตร์^{[ 1 ]}

โดยอิงตามวิทยานิพนธ์ที่ว่าการเจริญเติบโตและสภาพแวดล้อมของจุลินทรีย์สามารถทำซ้ำได้และสามารถสร้างแบบจำลองได้^{[ 2 ] [ 3 ]}อุณหภูมิ ค่า pH และกิจกรรมของน้ำมีผลต่อพฤติกรรมของแบคทีเรีย ปัจจัยเหล่านี้สามารถปรับได้เพื่อควบคุม การเน่าเสีย ของอาหาร

สามารถใช้แบบจำลองเพื่อทำนายการเจริญเติบโตของเชื้อโรคในอาหารได้ แบบจำลองได้รับการพัฒนาในหลายขั้นตอน รวมถึงการออกแบบ การพัฒนา การตรวจสอบความถูกต้อง และการสร้างอินเทอร์เฟซเพื่อแสดงผลลัพธ์^{[ 4 ]} แบบจำลองสามารถจำแนกตามวัตถุประสงค์ได้เป็นแบบจำลองหลัก (อธิบายการเจริญเติบโตของแบคทีเรีย ) แบบจำลองรอง (อธิบายปัจจัยที่มีผลต่อการเจริญเติบโตของแบคทีเรีย) หรือแบบจำลองขั้นที่สาม (โปรแกรมซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์) ^{[ 5 ]}

ชีววิทยาเชิงพยากรณ์เป็นสาขาใหม่ที่กำลังพัฒนาซึ่งบูรณาการชีววิทยาระบบ การสร้างแบบจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมและผลลัพธ์ทางชีวภาพ โดยได้รับแรงบันดาลใจจากสาขาต่างๆ เช่น อุตุนิยมวิทยา ชีววิทยาเชิงพยากรณ์มุ่งที่จะเปลี่ยนชีววิทยาจากวิทยาศาสตร์เชิงพรรณนาเป็นหลัก ไปสู่วิทยาศาสตร์ที่สามารถคาดการณ์และควบคุมระบบชีวภาพได้อย่างแม่นยำ แนวทางนี้มีศักยภาพในด้านการแพทย์ เทคโนโลยีชีวภาพ และวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม

ชีววิทยาเชิงทำนายมุ่งทำความเข้าใจและคาดการณ์พฤติกรรมของระบบชีวภาพที่ซับซ้อนโดยการบูรณาการข้อมูลจากการทดลองเข้ากับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และการคำนวณ สาขาวิชานี้มีพื้นฐานมาจากชีววิทยาระบบ ซึ่งมองสิ่งมีชีวิตเป็นเครือข่ายที่มีพลวัตมากกว่าเป็นส่วนประกอบที่แยกจากกัน ดังนั้น ชีววิทยาเชิงทำนายจึงไม่เพียงแต่มีเป้าหมายในการอธิบายปรากฏการณ์ทางชีวภาพที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการคาดการณ์สถานะหรือการตอบสนองในอนาคตภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกันด้วย

เช่นเดียวกับอุตุนิยมวิทยา ชีววิทยาสามารถพัฒนาได้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบ เช่น การสร้างแบบจำลองแบบวนซ้ำ และความร่วมมือระหว่างสหวิทยาการ บทเรียนจากการพยากรณ์อากาศแสดงให้เห็นว่า การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ความแม่นยำของแบบจำลอง และเครือข่ายการสื่อสาร สามารถเพิ่มขีดความสามารถในการพยากรณ์ได้อย่างมาก ซึ่งเป็นแนวทางที่กำลังนำมาประยุกต์ใช้กับระบบชีววิทยาเพื่อปรับปรุงการพยากรณ์และการแทรกแซงในระยะยาว

การเปลี่ยนผ่านจากวิทยาศาสตร์เชิงพรรณนาไปสู่วิทยาศาสตร์เชิงทำนาย จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในแนวทางปฏิบัติ โดยการมุ่งเน้นไปที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างยีน โปรตีน และกลไกของเซลล์ นักวิจัยสามารถสร้างแบบจำลองระบบชีวภาพทั้งหมดได้ มุมมองเชิงระบบนี้สนับสนุนการพัฒนาการจำลองและกรอบทฤษฎีที่แม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้นักวิทยาศาสตร์สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ทางชีวภาพได้ดียิ่งขึ้น

ในการวิจัยด้านจุลชีววิทยา แบบจำลองเชิงทำนายถูกนำมาใช้เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมที่ซับซ้อน เช่น การดื้อยาปฏิชีวนะและ ความแปรปรวน ของการแสดงออกของยีนแบบจำลองเหล่านี้ช่วยระบุรูปแบบในการตอบสนองของจุลินทรีย์และสนับสนุนความพยายามในการควบคุมหรือใช้ประโยชน์จากระบบจุลินทรีย์ในบริบททางคลินิกและอุตสาหกรรม การบูรณาการข้อมูลจากการทดลองกับแบบจำลองเชิงทำนายเปิดโอกาสใหม่สำหรับการแทรกแซงและวิศวกรรมชีวภาพ

ชีววิทยาเชิงทำนายถือเป็นก้าวสำคัญในการทำความเข้าใจและคาดการณ์พฤติกรรมของระบบสิ่งมีชีวิต โดยการผสมผสานการคิดเชิงระบบ การสร้างแบบจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ และการวิเคราะห์ข้อมูล นักวิจัยเริ่มที่จะคาดการณ์ผลลัพธ์ทางชีววิทยาได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ขณะที่สาขานี้พัฒนาอย่างต่อเนื่อง การบูรณาการเข้ากับสาขาต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพ และวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมก่อให้เกิดความหวังในการตัดสินใจที่รอบรู้มากขึ้นและการแทรกแซงที่ตรงเป้าหมาย เป็นการเปลี่ยนผ่านชีววิทยาจากการสังเกตไปสู่การทำนาย

• แอบแฝง มาร์คัส ดับเบิลยู.; กิลลีส์, ทาริน อี.; คุโดะ, ทาคามาสะ; แอกมอน, เอราน (16 มิถุนายน 2564). “การพยากรณ์ชีววิทยาเชิงพยากรณ์ขนาดใหญ่: บทเรียนจากอุตุนิยมวิทยา ” ระบบเซลล์ . 12 (6): 488– 496. ดอย : 10.1016/j.cels.2021.05.014 . PMC 8217727 . PMID34139161 .​  
• Liu, Edison T. (พฤษภาคม 2548). "ชีววิทยาระบบ ชีววิทยาเชิงบูรณาการ ชีววิทยาเชิงทำนาย". Cell . 121 (4): 505– 506. doi : 10.1016/j.cell.2005.04.021 . PMID 15907463 . 
• Lopatkin, Allison J.; Collins, James J. (กันยายน 2020). "ชีววิทยาเชิงทำนาย: การสร้างแบบจำลอง ความเข้าใจ และการใช้ประโยชน์จากความซับซ้อนของจุลินทรีย์" Nature Reviews Microbiology . 18 (9): 507– 520. doi : 10.1038/s41579-020-0372-5 . hdl : 1721.1/132619 . PMID 32472051 .