На современный облик живой природы оказал существенное влияние эволюционный процесс. Одним из важнейших эволюционных приобретений многоклеточных организмов стала система иммунитета. В настоящее время изучением закономерностей и механизмов иммунных реакций организма на чужеродные объекты, а также исследованием строения иммунной системы и разработкой методов лечения различного рода заболеваний занимается медико-биологическая наука — иммунология [1].
Долгое время развитие иммунологии происходило в рамках микробиологической науки и касалось только исследования невосприимчивости организма к инфекциям. В этой области были достигнуты значительные успехи в выявлении причин ряда инфекционных заболеваний. Практическим результатом стала разработка разнообразных способов диагностики, профилактики и лечения инфекционных заболеваний в первую очередь благодаря созданию различного рода вакцин и иммунных сывороток для усиления устойчивости организма к инфекционным агентам. Достижением в исследовании механизмов, характеризующих невосприимчивость организма к возбудителю, стало создание клеточной теории иммунитета, выдвинутой в 1883 году И.И.Мечниковым, согласно которой организм освобождается от патогенных микробов при помощи фагоцитов, и гуморальной теории, сформулированной в 1890 году П.Эрлихом, по которой антитела (гуморальные факторы сыворотки крови) являются главным защитным механизмом от инфекции.
Однако иммунология не ограничивается только исследованием инфекционных заболеваний. Начало XX века ознаменовано зарождением другой ветви иммунологической науки — неинфекционной иммунологии. Вид современной иммунологии в значительной степени определил М. Бернет, в числе прочего рассмотревший иммунитет как реакцию, направленную на дифференциацию собственных клеток организма от чужеродных в иммунологическом отношении. Кроме того пристальное внимание к неинфенк- ционной иммунологии привлекли результаты работ П. Медавра (1946) об отторжении чужеродных тканей организмом. Тогда стало очевидно, что в основе реакций, возникающих в организме в ответ на введение чужеродных агентов (вне зависимости от их природы), лежат одни и те же иммунологические механизмы.
Результаты исследований в области иммунологии последних 20 лет демонстрируют, что иммунная система — значимое звено в сложнейшем механизме адаптации организма, и подтверждают идею М. Бернета о том, что действие иммунитета главным образом направлено на сохранение и поддержание постоянства внутренней среды организма, нарушение которого может быть вызвано проникновением в организм чужеродных объектов или изменением качества собственных тканей (мутирование клеток, приводящее к образованию злокачественной опухоли). Таким образом, инфекционная иммунология, долгое время являвшаяся частью микробиологии, стала основой для зарождения новой области научных знаний — неинфекционной иммунологии.
За последние 30 лет существенно возрос интерес научного сообщества к математическому моделированию в иммунологии. Все больше разнообразных исследований проводится в этой области и все больше создается математических моделей, рассматривающих иммунный ответ с разных сторон. Достигнутые в иммунологии результаты оказывают непосредственное влияние на способы лечения и всю клиническую практику в медицине.
Выбор способа моделирования зачастую индивидуален и зависит от специфики решаемой задачи. При этом необходимо принимать во внимание широкий диапазон составляющих факторов, способных оказывать значительное влияние на качественные стороны описываемых процессов.
Одним из самых востребованных направлений в научных исследованиях является математическое моделирование физиологических процессов. Особый интерес вызывает физиологические процессы с патологиями. На сегодняшний день медицина объясняет те или иные явления в организме человека в основном эмпирическим путем.
При изучении сложных биохимических процессов в организме возможности экспериментальных исследований несколько ограничены, поскольку некотоpые теоpетически возможные экспеpименты неосуществимы вследствие недостаточно высокого уpоня pазвития экспеpиментальной техники, что делает математическое моделирование наиболее действенным инструментом.
Математическое моделиpование в медицине позволяет устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между теоpетическими знаниями и накопленным опытом. Интенсивное внедрение такого математического подхода в последние годы значительно увеличило возможности диагностирования и лечения различных заболеваний.
В данной работе строится модель иммунного ответа при злокачественном заболевании, меланоме кожи, описывающая динамику концентрации популяций различных иммунокомпетентных клеток.
В ходе данной работы были выполнены все поставленные задачи. Построена модель иммунного ответа при злокачественной меланоме кожи, учитывающая характер лечения иммунотерапией. Эта модель содержит пять обыкновенных дифференциальных уравнений и одно уравнение в частных производных. Были найдены неизвестные коэффициенты модели.
Представленная модель описывает иммунный ответ системы клеточного иммунитета. Особенностью модели является использование дифференциального уравнения в частных производных, которое позволяет учитывать генетические особенности пролиферации лимфоцитов, напрямую зависящей от числа делений, пройденных клеткой.
В дальнейшем предполагается усложнение модели путем включения в нее некоторых неучтенных факторов иммунного ответа для более полного описания протекающих процессов онкологических заболеваний и исследование результатов лечения меланомы методом иммунотерапии, основанное на сравнении результатов математического моделирования с реальными клиническими данными. Продолжение этой работы предполагается проводить на базе научного отдела онкоиммунологии НИИ онкологии им. Н. Н. Петрова.
[1] Ярилин А. А. Иммунология: учебник М.: ГЭОТАР-Медиа, 2010. 752 с.
[2] Travis J. On the Origin of the Immune System // Science, 2009. P. 580—582.
[3] Хаитов P. M., Игнатьева Г. А., Сидорович И. Г. Иммунология: Учебник. — М.: Медицина, 2000. 432 с.
[4] Arthur Rabson, Ivan M. Roitt, Peter J. Delves. Really Essential Medical Immunology, 2005. P. 90-100.
[5] Давыдовский И. В. Общая патология человека. Изд. 2-е М.: Медицина, 1969. 611 c.
[6] Виды онкологических заболеваний: опухоли кожи (меланома, рак кожи и др.) http://www.help-patient.ru/oncology/types/derm
[7] Новик А. В., Балдуева И. А., Проценко С. А. и др. Современные методы иммунотерапии метастатической меланомы // Вопросы онкологии. 2016. Т 62. №5. С. 580-587.
[8] Кузнецов С. Р. Математическая модель иммунного ответа на примере системной красной волчанки //В сборнике: Труды семинара «Компьютерные методы в механике сплошной среды». 2014-2015 гг. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2016. С. 3-28.
[9] Кузнецов С. Р. Математическая модель иммунного ответа // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2015. № 4. С. 72-87.
[10] Кузнецов С. Р., Лыкосов В. М., Орехов А. В., Шишкин В. И. Модель пролиферации и дифференцировки неоднородной клеточной популяции // В кн.: Математическое и компьютерное моделирование в биологии и химии. III Международная научная Интернет-конференция: Материалы конференции. 2014. С. 95-103.
[11] Кузнецов С. Р., Лыкосов В. М., Орехов А. В., Шишкин В. И. Процесс формирования иммунной памяти Т-лимфоцитов и его зависимость от числа пройденных клетками делений //В сборнике: Устойчивость и процессы управления. Материалы III международной конференции. 2015. С. 487-488.
[12] Murphy K., Travers P., Walport M. Janeway’s Immunobiology. — New York: Garland Science, 2011. — 888 p.
[13] Хаитов Р. М., Пинегин Б. В., Ярилин А. А. Иммунология. Атлас. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011. 624 с.
[14] Anderson P. Post-transcriptional control of cytokine production // Nat. Immunol. 2008. Vol. 9, N 4. P. 353-359.
[15] Grogan J. L., Mohrs M., Harmon B., Lacy D. A., Sedat J. W., Locksley R. M. Early transcription and silencing of cytokine genes underlie polarization of T helper cell subsets // Immunity. 2001. Vol. 14, N 3. P. 205-215.
...