Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Построение динамической модели иммунного ответа при специфических онкологических заболеваниях

Работа №130884

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

математика и информатика

Объем работы39
Год сдачи2017
Стоимость4550 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
13
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Постановка задачи 6
Глава 1. Вводные понятия 7
1.1. Иммунный ответ 7
1.2. Меланома 10
Глава 2. Построение математической модели 13
2.1. Схема иммунного ответа 13
2.2. Математическая модель 15
2.2.1. Незрелые дендритные клетки 16
2.2.2. Активированные дендритные клетки 17
2.2.3. Наивные Tc-лимфоциты 18
2.2.4. Эффекторные Tc-лимфоциты 19
2.2.5. Пролиферация Tc-лимфоцитов 20
2.2.6. Лекарственный препарат 23
Глава 3. Исследование модели 25
3.1. Стационарное решение 25
3.2. Начальные условия, параметризация 28
Заключение 30
Список литературы 31
Приложение 34

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.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


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.
...


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ