Математики РУДН создали модель движения иммунных клеток

Математики РУДН создали модель движения иммунных клеток

Математики РУДН разработали вычислительную модель, которая позволяет прогнозировать подвижность Т-лимфоцитов — иммунных клеток, которые распознают и уничтожают вирусы. Модель поможет, в частности, в лечении расстройств иммунной системы, в том числе тех, что могут приводить к раку, и в разработке вакцин против ВИЧ. 

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.

Новости
Все новости
Наука
29 января
«Живой тест воды»: учёный РУДН создаёт новую систему экомониторинга с помощью ИИ и рыбок Danio rerio

Кандидат биологических наук, доцент института экологии РУДН Всеволод Павшинцев разрабатывает инновационную методику, которая позволяет оценивать состояние пресных водоёмов с помощью рыбок данио-рерио и искусственного интеллекта. Проект, поддержанный грантом университета, призван перейти от простого химического анализа воды к пониманию того, как загрязнители воздействуют на живые организмы.

Наука
29 января
«Идеальный» дентальный имплантат: доцент инженерной академии РУДН рассказала о своей разработке

Доцент кафедры наноэлектроники и микросистемной техники РУДН Екатерина Гостева возглавляет междисциплинарный проект по разработке технологии наноструктурирования поверхности имплантатов. Её цель — сделать приживление имплантатов быстрым, надёжным и доступным для самых разных групп пациентов.

Наука
28 января
От молекул к экосистемам: учёные-экологи РУДН создают высокоэффективные сорбенты на основе природных материалов

В институте экологии РУДН реализуется масштабный междисциплинарный проект в области экологической химии и материаловедения. Учёные работают над созданием высокоэффективных сорбентов на основе природных материалов для обезвреживания опасных загрязнителей окружающей среды.

Проект объединяет фундаментальные исследования на стыке химии, материаловедения и экологии и соответствует стратегическим целям развития науки и технологий Российской Федерации.