Исследователи Первого МГМУ имени И. М. Сеченова разработали математическую модель, которая впервые позволяет количественно оценить, как меняется иммунная система человека на протяжении всей жизни — от рождения до глубокой старости. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе университета.
© Газета.Ru
В центре внимания ученых оказались CD4+ T-лимфоциты — ключевые клетки, координирующие иммунный ответ. Они управляют работой других иммунных клеток, формируют иммунную память и играют важную роль в защите от инфекций и развитии хронических заболеваний.
Для создания модели специалисты Центра математического моделирования в разработке лекарств собрали обширную базу данных по концентрации различных типов иммунных клеток у людей разного возраста — от новорожденных до пожилых. На основе этих данных была построена система, учитывающая весь жизненный цикл клеток: их созревание в тимусе, активацию, деление и миграцию по организму.
Расчеты показали, что старение иммунитета — это нелинейный процесс. Число T-клеток растет в детстве, достигая пика примерно к четырем годам, затем снижается, но после 40 лет снова увеличивается, несмотря на угасание функции тимуса.
«После 40 лет мы видим новый подъем численности клеток, который связан с включением механизмов их выживания», — пояснила Виктория Кулеш, научный сотрудник Центра математического моделирования в разработке лекарств.
Еще один пик наблюдается примерно к 64 годам и связан с изменением интенсивности деления наивных клеток — тех, которые еще не встречались с антигенами.
Модель также показала, что ключевые факторы, влияющие на иммунитет, меняются с возрастом. В детстве основную роль играет тимус, у взрослых — так называемая антигенная нагрузка, то есть количество перенесенных инфекций, а у пожилых влияние этих факторов снижается.
Чтобы проверить работу модели, ученые провели «стресс-тест» — смоделировали ситуацию полного удаления тимуса у ребенка. Такие операции иногда проводят при хирургии сердца. Оказалось, что организм способен компенсировать потерю источника новых клеток за счет изменения скорости их деления и выживаемости.
«Мы показали, что организм включает адаптационные механизмы при снижении притока новых T-клеток», — отметил Кирилл Песков, руководитель Центра математического моделирования.
В дальнейшем исследователи планируют расширить модель для описания заболеваний и реакции иммунной системы на лечение. В перспективе она может стать основой для персонализированной оценки иммунитета и разработки новых лекарств.
