Математики РУДН предложили модель, которая описывает мутацию вирусов
Взаимодействие вирусной инфекции с организмом человека — очень сложное явление, которое можно свести к двум основным процессам: вирус размножается в клетках организма, а организм противостоит развитию инфекции посредством иммунного ответа. При более детальном изучении вирусной инфекции можно заметить, что вирусы конкурируют за клетки организма, меняются под действием антивирусных препаратов, а также могут мутировать по естественным причинам. Они развиваются путем изменения старых или приобретения новых последовательностей в их РНК или ДНК и делают это довольно быстро. Из-за этих и многих других факторов биологи не могут точно предсказать динамику эволюции вирусов, появление новых штаммов и дать прогнозы по их резистентности.
Математик из РУДН Виталий Вольперт с коллегами предложили математическую модель эволюции и диверсификации вирусных квазивидов. Она дает понимание динамического взаимодействия между репликацией, мутацией и элиминацией вируса. Полученные результаты можно в перспективе использовать для прогнозирования генерации вирусных штаммов, которые избегают иммунного распознавания и приобретают резистентность к противовирусным препаратам.
«Изучение модели показывает, если говорить упрощенно, что эволюция существующих штаммов и появление новых происходит таким образом, чтобы уменьшить их конкуренцию между собой, а также воздействие иммунной системы и лекарственных препаратов. Именно эта тенденция и приводит к возникновению резистентных штаммов», — говорит Виталий Вольперт.
Вместе с коллегами математик описал вирусный штамм как локализованное решение, которое сконцентрировано вокруг некоторого генотипа. Появление новых штаммов соответствует периодической волне, которая распространяется в пространстве генотипов. Появление новых пиков распределения вирусной плотности во время распространения волны соответствует появлению новых штаммов вируса. Ученые из РУДН описали условия возникновения периодических бегущих волн и их динамику через анализ устойчивости однородных в пространстве стационарных решений.
Модель состоит из нелокального уравнения реакции-диффузии для плотности вируса. Это уравнение содержит два интегральных члена, которые соответствуют нелокальным эффектам взаимодействия вируса с клетками организма и иммунными клетками.
Полученная математиками РУДН модель носит качественный характер и может быть применима к различным вирусным инфекциям. Однако для описания более точной динамики вирусных квазивидов нужно знать их индивидуальные особенности, например, характер их мутаций, особенности взаимодействия с иммунной системой и антивирусными препаратами.
«В рамках предложенной модели можно разработать методы воздействия, препятствующие распространению вирусной инфекции по тканям организма и возникновению новых штаммов, то есть распространению в пространстве генотипов. Для реализации этих подходов на практике их нужно совмещать с экспериментальными и клиническими данными», — отмечает Виталий Вольперт.
Модель имеет некоторые ограничения, возникающие из-за различных упрощающих предположений. В ней не учитывается наличие разных иммунных клеток и цитокинов (небольших пептидных информационных молекул), участвующих в иммунном ответе, сложной внутриклеточной регуляции функционирования клеток и размножения вирусов. Но эти и другие упрощения позволяют выявить некоторые общие свойства эволюции вирусных квазивидов, которые было бы труднее идентифицировать в более сложной модели. Эта работа предоставляет основу для дальнейших исследований.
Статья опубликована в журнале Mathematics.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.