Математики РУДН создали модель движения иммунных клеток
Антитела к ВИЧ-инфекции появляются в организме примерно через месяц после заражения. До этого момента вирус иммунодефицита может циркулировать в организме и беспрепятственно размножаться. Вакцина должна запускать иммунные реакции на ранней стадии заражения, когда еще можно уничтожить вирус или эффективно сдерживать его размножение. Чтобы эффективно бороться с вирусами, Т-лимфоцитам необходимо найти инфицированные клетки в течение 18 часов после заражения, то есть до момента, когда вирусные частицы начнут высвобождаться из зараженных клеток и распространяться дальше. Для создания вакцины необходимо знать, как двигаются Т-лимфоциты и как они находят зараженные вирусами клетки. Для решения этой задачи Виталий Вольперт, заведующий Междисциплинарным научным центром «Математическое моделирование в биомедицине» РУДН, и его коллеги создали компьютерную модель движения иммунных клеток. В работе принимали участие исследователи из Института вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН, Московского физико-технического института, Института проблем машиноведения РАН, Уппсальского университета (Швеция) и Университета Помпеу Фабра (Испания).
Иммунологи знают, что Т-лимфоциты двигаются в межклеточном пространстве не хаотично, а в поиске клеток-мишеней, то есть раковых клеток или клеток, инфицированных вирусом. Чтобы понять, как они это делают, математики РУДН создали компьютерную модель движения Т-лимфоцитов.
Обычно при моделировании клеточных процессов учитывают условия, в которых находятся клетки в организме, и физические законы, которым они подчиняются. Математики РУДН в своей модели учитывали помимо прочего еще и реальные данные из экспериментов о подвижности Т-клеток. Кроме того, в модели учли особенности взаимодействия Т-клеток с другими клетками иммунной системы: дендритными клетками DC, активирующими иммунный ответ, клетками-хелперами CD4 и клетками-эффекторами CD8, разрушающими зараженную клетку. Чтобы понять, как можно увеличить эффективность иммунного ответа, математики РУДН меняли параметры модели, подстраивая частоту разных типов иммунных клеток — то есть долю каждого типа в популяции, например, долю цитотоксических Т-лимфоцитов, которые «специализируются» на поиск клеток, зараженных ВИЧ.
Математическое моделирование показало, что 5% — достаточная частота антиген-специфических к ВИЧ цитотоксических T-клеток для своевременного выявления инфицированных клеток в течение 18 часов после заражения, то есть до начала высвобождения частиц вируса иммунодефицита из инфицированных клеток. Если в модели увеличить частотуцитотоксических Т-лимфоцитов с 0,04% до 5%, это поднимает вероятность обнаружения ВИЧ-инфицированных клеток в течение 24 часов с 7-34% до 84-100%.
Полученные результаты помогут, в частности, в создании вакцин от ВИЧ, средств от аутоиммунных заболеваний, и других расстройств, связанных с дисфункциями иммунной системы. Созданная математиками РУДН модель помогает предсказать результативность иммунного ответа, определить, какие характеристики поведения иммунных клеток помогают им быстрее справиться с болезнью, и определить условия, при которых организм сможет справиться с инфекцией до начала интенсивного размножения вируса.
Статья в Frontiers in Immunology.
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.