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.
В преддверии 8 Марта мы решили рассказать о некоторых женщинах-ученых РУДН. Сотрудницы вуза поделились с нами, какими достижениями они больше всего гордятся, почему выбрали научную карьеру и о чем мечтают.
В лаборатории факультета искусственного интеллекта (ФИИ) РУДН разработали интеллектуальную систему «Умный отчет». Проект объединяет передовые технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для автоматизации работы с документами и базами данных.
На заседании нового диссертационного совета РУДН по специальностям 2.1.12 «Архитектура зданий и сооружений. Творческие концепции архитектурной деятельности» и 2.1.11 «Теория и история архитектуры, реставрация и реконструкция историко-архитектурного наследия» впервые в истории вуза присуждены ученые степени кандидатов архитектуры трем аспирантам: Наталье Калининой, Евгению Огиенко и Юлии Логиновой.
Их работы, выполненные под руководством опытных научных наставников, получили высокую оценку за новизну, теоретическую и практическую ценность.