Математические и численные методы многомасштабного и гибридного моделирования иммунных процессов

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 18-11-00171

НазваниеМатематические и численные методы многомасштабного и гибридного моделирования иммунных процессов

Руководитель Бочаров Геннадий Алексеевич, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука Российской академии наук , г Москва

Конкурс №28 - Конкурс 2018 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-205 - Математические модели в науках о живом

Ключевые слова математическая иммунология, многомасштабное моделирование, гибридные модели, идентификация систем, пространственно-временная динамика, иммунная система, регуляторные сети, вирусные инфекции

Код ГРНТИ27.35.43

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Проект посвящен разработке эффективных методов математического моделирования иммунных процессов в организме человека и животных в рамках многомасштабного и гибридного подходов к построению математических моделей. Иммунная система обеспечивает защиту организма чужеродных патогенов, развития опухолей и активно участвует в регенерации органов и тканей. При этом, отклонения от нормального функционирования приводит к развитию заболеваний различной природы, включая аутоиммунные и злокачественные процессы. Современный этап развития исследований в иммунологии характеризуется значительной детализацией и усложнением представлений об активности её различных компонент, функционирующих как целостная сетевая система. Вместе с тем, эмпирический анализ поведения системы и её отклика на различные возмущения не выходит за рамки статических описаний. Требуется развитие адекватных по сложности математических моделей и их интеграция в практику экспериментальных и клинических исследований для описания, анализа и предсказания динамики иммунных процессов при заданных условиях. В ходе реализации исследований по проекту планируется построение и численная реализации многоуровневых математических моделей описывающих физические, биохимические, биологические и физиологические процессы определяющие функционирование иммунной системы в организме человека и животных. На клеточном уровне будут разработаны универсальные модели регуляторных сетей определяющих реакцию клеток иммунной системы на действие интерферона, ряда цитокинов и хемокинов, уровень кислорода, определяющих метаболическую активность, пролиферацию, дифференцировку, подвижность и гибель клеток. Иммунные процессы развиваются в структурно организованном пространстве лимфатической системы и лимфоидных органов. Для анатомических корректных описаний геометрии лимфоидных органов в трехмерной постановке предполагается построение моделей динамики распределённых клеточных популяций с учетом процессов взаимодействия, пассивной и активной миграции клеток, переноса веществ между периферическими органами и органами иммунной системы. С точки зрения формального построения моделей речь идет об использовании различных типов и классов уравнений, включая ОДУ, СДУ, уравнения с запаздывающим аргументом, реакционно-диффузионные уравнения, клеточных моделей Поттса, Марковских моделей с непрерывным и дискретным временем. Вычислительно согласованная интеграция различных по природе моделей отдельных блоков иммунной системы в глобальные интегративные модели представляет задачу, требующую проведения дальнейших систематических исследований. Существующие работы в области гибридного моделирования ограничены двумерным рассмотрением процессов клеточной динамики на регулярной пространственной решетке, что весьма отдаленно отражает реальную физиологию иммунной системы. В проекте впервые будут разработаны, численно реализованы и калиброваны модели высокого разрешения для описания динамики иммунных процессов в организме человека и животных в трехмерной пространственной, анатомически согласованной постановке, с учетом процессов переноса в лимфатической системе, взаимодействия клеток в лимфоидных органах на основе полей цитокинов и хемокинов, кислорода, и внутриклеточной регуляции их активности. Калибровка моделей будет осуществляться по экспериментальным и клиническим (иммунофенотипирование, трехмерная визуализация, транскриптомый анализ и др.) данным развития иммунных процессов у животных и человека, в частности для инфекции вирусами лимфоцитарного хориоменингита и вирусами иммунодефицита человека. Модели позволят изучить реакцию иммунной системы на внешние возмущения, в частности характеризующиеся воздействием на несколько компонент иммунной системы и определить параметры её устойчивого функционирования. В целом, разработанная методология гибридного моделирования позволит более эффективно решать задачи предсказания действия лекарственных препаратов, биоинженерной разработки лимфоидных органов и исследования иммунопатологических процессов.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Новкович М., Ондер Л., Ченг Х.В., Бочаров Г., Людевиг Б. Integrative Computational Modeling of the Lymph Node Stromal Cell Landscape Frontiers in Immunology, 9: 2428 (год публикации - 2018)
10.3389/fimmu.2018.02428

2. Бочаров Г., Майерханс А., Бессонов Н., Трофимчук С. Вольперт В. Interplay between reaction and diffusion processes in governing the dynamics of virus infections Journal of Theoretical Biology, 457, 221-236 (год публикации - 2018)
10.1016/j.jtbi.2018.08.036

3. Бочаров Г., Вольперт В., Людевиг Б., Майерханс А. Mathematical Immunology of Virus Infections Springer International Publishing, Cham, Copyright Information: Springer International Publishing AG, part of Springer Nature 2018, 245 pp. (год публикации - 2018)
10.1007/978-3-319-72317-4

4. Бочаров Г.А., Нечепуренко Ю.М., Христиченко М.Ю., Гребенников Д.С. Optimal Disturbances of Bistable Time-Delay Systems Modeling Virus Infections Doklady Mathematics, 98(1), 313-316 (год публикации - 2018)
10.1134/S1064562418050058

5. Перцев Н.В., Пичугин Б.Ю., Логинов К.К. Стохастический аналог модели динамики ВИЧ-1 инфекции, описываемой дифференциальными уравнениями с запаздыванием Сибирский журнал индустриальной математики (год публикации - 2019)

6. Н.М. Бессонов, Г.А. Бочаров, А.Бушнита, В.А. Вольперт Hybrid models in biomedical applications Компьютерные исследования и моделирование (год публикации - 2019)

7. Желткова В., Аргилагу Ж., Пелигеро К., Бочаров Г., Мейерханс А. Prediction of PD-L1 inhibition effects for HIV-infected individuals PLOS Computational Biology, 15(11):e1007401 (год публикации - 2019)
10.1371/journal.pcbi.1007401

8. Гребенников Д.С., Бушнита А., Вольперт В.А., Бессонов Н.М., Майерханс А., Бочаров Г.А. Spatial Lymphocyte Dynamics in Lymph Nodes Predicts the Cytotoxic T Cell Frequency Needed for HIV Infection Control. Frontiers in Immunology (год публикации - 2019)
10.3389/fimmu.2019.01213

9. Аргилагу Ж., Педрагоса М., Эстев-Кодина А., Риера Г., Видал Е., Пелигеро-Круз К., Каселла В., Андрю Д., Кайшо Т., Бочаров Г., Людевиг Б., Хис С., Мейерханс А. Systems analysis reveals complex biological processes during virus infection fate decisions Genome Research, 29(6):907-919 (год публикации - 2019)
10.1101/gr.241372.118

10. Педрагоса М., Риера Г., Каселла В., Эстев-Кодина А., Штоерман Я., Сет С., Бочаров Г., Хис С., Гат-Викс И., Аргилагу Ж., Мейерханс А. Linking Cell Dynamics With Gene Coexpression Networks to Characterize Key Events in Chronic Virus Infections Frontiers in Immunology, 10:1002 (год публикации - 2019)
10.3389/fimmu.2019.01002

11. Гребенников Д.С., Донец Д.О., Орлова О.Г., Аргилагу Ж., Мейерханс А., Бочаров Г.А. Mathematical Modeling of the Intracellular Regulation of Immune Processes Molecular Biology (Mosk), 53(5):718-731 (год публикации - 2019)
10.1134/S0026898419050082

12. Сетуха А.В., Третьякова Р.М., Бочаров Г.А. Methods of Potential Theory in a Filtration Problem for a Viscous Fluid Differential Equations, 55(9):1182–1197 (год публикации - 2019)
10.1134/S0012266119090076

13. Бессонов Н.М., Бочаров Г.А., Тоаула Т.М., Трофимчук С., Вольперт В.А. Delay reaction-diffusion equation for infection dynamics Discrete and Continuous Dynamical Systems - Series B, 24(5): 2073-2091 (год публикации - 2019)
10.3934/dcdsb.2019085

14. Беншаиб М.А., Бушнита А., Вольперт В.А., Макхут А. Mathematical Modeling Reveals That the Administration of EGF Can Promote the Elimination of Lymph Node Metastases by PD-1/PD-L1 Blockade Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 7:104 (год публикации - 2019)
10.3389/fbioe.2019.00104

15. Гребенников Д.С., Бочаров Г.А. Spatially resolved modelling of immune responses following a multi-scale approach: from computational implementation to quantitative predictions Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 34(5): 253-260 (год публикации - 2019)
10.1515/rnam-2019-0021

16. Перцев Н.В., Логинов К.К,, Бочаров Г.А. NONLINEAR EFFECTS IN THE DYNAMICS OF HIV-1 INFECTION PREDICTED BY MATHEMATICAL MODEL WITH MULTIPLE DELAYS Discrete and Continuous Dynamical Systems - Series S (год публикации - 2019)
10.3934/dcdss.2020141

17. Нечепуренко Ю.М., Христиченко М., Гребенников Д.С.Ю Бочаров Г.А. Bistability analysis of virus infection models with time delays DISCRETE AND CONTINUOUS DYNAMICAL SYSTEMS-SERIES S (год публикации - 2019)
10.3934/dcdss.2020166

18. Новкович М., Ондер Л., Бочаров Г.А., Людевиг Б. Topological Structure and Robustness of the Lymph Node Conduit System Cell Reports, 30(3): 893-904.e6 (год публикации - 2020)
10.1016/j.celrep.2019.12.070

19. Гроссман Ц., Сингх Н.Ж., Симонетти Ф.Р., Ледерман М.М., Дуек Д.К., Дикс С.Г., Кавабе Т., Бочаров Г.А., Мейер-Шеллерсхайм, Алон Хагит, Шомон Н., Гроссман З., Суса А.Е., Марголис Л.Ю Малдарелли Ф. ‘Rinse and Replace’: Boosting T Cell Turnover To Reduce HIV-1 Reservoirs Trends in Immunology, 41(6):466-480 (год публикации - 2020)
10.1016/j.it.2020.04.003

20. Склярова Е.В., Нечепуренко Ю.М., Бочаров Г.А. Numerical steady state analysis of the Marchuk–Petrov model of antiviral immune response RUSSIAN JOURNAL OF NUMERICAL ANALYSIS AND MATHEMATICAL MODELLING, 35(2): 95–110 (год публикации - 2020)
10.1515/rnam-2020-0008

21. Бочаров Г.А., Гребенников Д.С., Савинков Р.С. Mathematical immunology: from phenomenological to multiphysics modelling RUSSIAN JOURNAL OF NUMERICAL ANALYSIS AND MATHEMATICAL MODELLING, 35(4): 203-213 (год публикации - 2020)
10.1515/rnam-2020-0017

22. Желтков Д.А., Третьякова Р.М., Желткова В.В., Бочаров Г.А. Эффективная программная реализация численных методов решения жестких систем дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом Вычислительные методы и программирование, 21(1): 78-86 (год публикации - 2020)
10.26089/NumMet.v21r107

23. Сазонов И.А., Гребенников Д.С., Кельберт М.Я., Майерханс А.Ф., Бочаров Г.А. Viral Infection Dynamics Model Based on a Markov Process with Time Delay between Cell Infection and Progeny Production Mathematics, 8(8), 1207 (год публикации - 2020)
10.3390/math8081207

24. Бессонов Н.М., Бочаров Г.А., Майерханс А.Ф., Попов В.А., Вольперт В.А. Nonlocal Reaction–Diffusion Model of Viral Evolution: Emergence of Virus Strains Mathematics, 8(1), 117 (год публикации - 2020)
10.3390/math8010117

25. Щербатова О.Г., Гребенников Д.С., Сазонов И.А., Майерханс А.Ф., Бочаров Г.А. Modeling of the HIV-1 Life Cycle in Productively Infected Cells to Predict Novel Therapeutic Targets Pathogens, 9(4), 255; (год публикации - 2020)
10.3390/pathogens9040255

26. Бочаров Г.А. , Казелла В., Аргилагет Ж., Гребенников Д.С., Герри-Фернандес Р., Людевиг Б., Майерханс А.Ф. Numbers game and immune geography as determinants of coronavirus pathogenicity Frontiers in Cellular and Infection Microbiology, 10:559209 (год публикации - 2020)
10.3389/fcimb.2020.559209

27. Бочаров Г.А. , Вольперт В.А., Людевиг Б., Майерханс А.Ф. Editorial: Mathematical Modeling of the Immune System in Homeostasis, Infection and Disease Frontiers in Immunology, 10:2944 (год публикации - 2020)
10.3389/fimmu.2019.02944

28. Бессонов Н.М., Бочаров Г.А., Майерханс А.Ф., Попов В.А., Вольперт В.А. Existence and dynamics of strains in a nonlocal reaction-diffusion model of viral evolution. SIAM Journal on Applied Mathematics (год публикации - 2021)

29. Сетуха А.В., Третьякова Р.М. Численное решение стационарной задачи фильтрации вязкой жидкости в кусочно-однородной среде методом граничных интегральных уравнений Журнал вычислительной математики и математической физики, 60(12): 2143 -2161 (год публикации - 2020)
10.31857/s0044466920120133

30. Бессонов Н.М., Бочаров Г.А., Леон К., Попов В.А., Вольперт В.А. Genotype-dependent virus distribution and competition of virus strains MATHEMATICS AND MECHANICS OF COMPLEX SYSTEMS, 8(2):101-126 (год публикации - 2020)
10.2140/memocs.2020.8.101

31. Бочаров Г.А., Логинов К.К., Перцев Н.В., Топчий В.А. Direct Statistical Modeling of HIV-1 Infection Based on a Non-Markovian Stochastic Model Computational Mathematics and Mathematical Physics, 61(8):1229–1251 (год публикации - 2021)
10.1134/S0965542521060026

32. Савинков Р.С., Гребенников Д.С., Пучкова Д.Е., Черешнев В.А., Сазонов И.А., Бочаров Г.А. Graph Theory for Modeling and Analysis of the Human Lymphatic System Mathematics (MDPI), 8, 2236 (год публикации - 2020)
10.3390/math8122236

Публикации