Математика в борьбе с вирусом: учёный РУДН рассказал, что определяет тяжесть инфекционного заболевания

Когда вирус попадает в организм, разворачивается невидимая глазу битва. Клетки нашего тела производят особые белки — интерфероны, которые дают сигнал тревоги. В ответ на этот сигнал включаются сотни так называемых интерферон-стимулируемых генов (ISG). Их задача — создать внутри заражённой клетки среду, в которой вирус не может размножаться и выбрасывать новые копии в ткани. Одни гены «запирают» вирус внутри клетки, другие мешают ему копировать свою РНК, третьи ускоряют самоуничтожение (апоптоз) поражённой клетки.

Но вирус не сдаётся. Он вырабатывает собственные уловки, чтобы подавить работу ISG. Исход этой «игры в числа» внутри каждой инфицированной клетки во многом определяет, насколько тяжёлым будет заболевание и сможет ли организм полностью очиститься от патогена.

Математика клеточной войны

Чтобы разобраться в сложных механизмах, учёные создали новую математическую модель. В отличие от классических подходов, где все инфицированные клетки считаются одинаковыми, новая модель впервые разделяет их в зависимости от двух ключевых параметров: количества вирусных частиц внутри клетки и активности защитных ISG.

«Представьте себе город, где каждый дом (клетка) находится в одном из множества состояний — от полностью захваченного вирусом до мобилизовавшего всю свою защиту. Наша модель позволяет отслеживать, как именно перемещаются клетки между этими состояниями в зависимости от внутриклеточных процессов. Это даёт нам вычислительно эффективный инструмент, который за считанные минуты может смоделировать развитие инфекции и предсказать её исход», — Виталий Вольперт, заведующий научной лабораторией факультета физико-математических и естественных наук РУДН.

Предложенный подход оказался универсальным. Его проверили на реальных данных пациентов с COVID-19 (доминировавший до появления альфа-штамма вариант) и с ВИЧ. Модель точно воспроизвела динамику вирусной нагрузки — и в случае острой инфекции, и в случае хронической.

Парадокс интерферона

Одним из самых неожиданных выводов стало поведение системы при разной интенсивности сигнала интерферона. Логично предположить: чем активнее защита, тем быстрее организм справится с вирусом. Однако расчёты показали, что это не всегда так.

«Мы столкнулись с парадоксальным эффектом: сильный ответ интерферона может способствовать персистенции вируса. Это не значит, что интерфероны плохи. Это значит, что в терапии, особенно при хронических инфекциях, важен баланс. Слишком агрессивная стимуляция собственной защиты может привести к затягиванию болезни, а не к её излечению», — пишут авторы работы.

Эффективность ISG

Исследователи также оценили, насколько эффективно ISG подавляют размножение вируса. Оказалось, что существует критический порог: если эффективность ISG ниже 67–80%, вирусная нагрузка снижается медленно и линейно. Но как только эффективность перешагивает этот порог, каждый дополнительный процент защиты приводит к резкому, экспоненциальному снижению количества вируса.

«Это похоже на систему безопасности в крепости. Пока защита слаба, нападающие всё равно находят лазейки. Но если выстроить надёжную оборону, даже небольшое её усиление даёт колоссальный эффект. Наша модель показывает, что для контроля тяжёлой инфекции необходима именно высокая эффективность противовирусных ISG», — Виталий Вольперт.

Ещё один важный аспект — скорость, с которой вирус покидает заражённую клетку. Если вирус «запирается» внутри и не выходит, он накапливается, что приводит к гибели клетки и не даёт инфекции распространяться. Если же секреция слишком активна, вирус быстро покидает клетку, но не успевает в ней размножиться.

Модель показала нелинейную зависимость: максимальная общая вирусная нагрузка (площадь под кривой, отражающая «тяжесть» инфекции) достигается при умеренной скорости секреции. Это открытие может иметь значение для разработки лекарств: блокирование выхода вируса — стандартная стратегия, но результаты моделирования намекают, что в некоторых случаях, наоборот, ускорение выхода вируса из клеток могло бы снизить его внутриклеточное размножение и общую нагрузку на организм.

От теории к практике

Созданная модель отличается не только глубиной проработки биологических механизмов, но и вычислительной эффективностью. Она позволяет промоделировать 30 дней infektsii менее чем за минуту на обычном компьютере. Это делает её удобным инструментом для изучения индивидуальных особенностей течения болезни, а также для поиска оптимальных мишеней для лекарств.

«Наш подход легко адаптировать под конкретные вирусы. В будущем мы планируем дополнить его блоками, описывающими фармакокинетику препаратов и адаптивный иммунитет. Это позволит не только предсказывать течение инфекции, но и подбирать персонализированные схемы лечения, выбирая между стимуляцией интерферонов и противовирусными препаратами, влияющими на секрецию и репликацию», — отметили авторы работы.

Работа учёных демонстрирует, как современная математика помогает расшифровывать тончайшие механизмы взаимодействия человека и вируса. Понимание «правил игры» внутри клетки — ключ к разработке более эффективных стратегий борьбы с инфекциями, будь то уже известные COVID-19 и ВИЧ или будущие эпидемические угрозы.