Российские ученые разработали математическую модель для изучения сбоя в работе защитной системы при аутоиммунных заболеваниях, а точнее — В-клеточного ответа. Она поможет лучше понять, как возникают ревматоидный артрит, сахарный диабет первого типа, рассеянный склероз, при которых иммунная система начинает атаковать ткани организма. Инструмент поможет ответить на один из ключевых вопросов при создании лекарств — почему один и тот же препарат может демонстрировать высокую эффективность у одних пациентов и почти не помогать другим. При этом эксперты подчеркивают, что математическая модель не заменяет лабораторных экспериментов и клинических исследований, однако позволяет более точно планировать их проведение.
Модель В-клеточного иммунного ответа
Исследователи Центра математического моделирования в разработке лекарств Сеченовского университета совместно с коллегами из Института вычислительной математики РАН и компанией «СимургФарм» разработали модель В-клеточного иммунного ответа. Этот механизм играет ключевую роль в защите организма: В-лимфоциты вырабатывают антитела, которые помогают нейтрализовать вирусы и бактерии. Однако при аутоиммунных заболеваниях работа защитной системы нарушается. В этом случае В-клетки начинают вырабатывать аутоантитела, которые атакуют собственные ткани и органы, провоцируя развитие хронических воспалительных процессов и тяжелых заболеваний.
— Сегодня накоплено много экспериментальных данных, объясняющих динамику В-клеточного ответа, но целостной картины до сих пор не было, — рассказал «Известиям» младший научный сотрудник ИВМ РАН Ярослав Угольков. — Математическое моделирование позволяет объединить эти данные воедино и увидеть системный процесс.
Матмодель поможет лучше понять, как возникают ревматоидный артрит, сахарный диабет первого типа, рассеянный склероз и другие заболевания, при которых организм по ошибке начинает бороться с собственными тканями. Она описывает весь жизненный цикл В-клеток в организме: как поддерживается их равновесие (гомеостаз), как они активируются в лимфоидных органах, как превращаются в клетки, производящие антитела, как мигрируют в костный мозг и распределяются в периферических тканях.
Анализ с использованием модели позволил определить факторы, которые оказывают наибольшее влияние на силу иммунного ответа. В частности, ключевое значение имеет первое взаимодействие наивной В-клетки с антигеном, поскольку именно на этом этапе во многом определяется дальнейший состав клеточных популяций, участвующих в реакции. Существенную роль играет и микроокружение костного мозга, от которого зависит способность клеток вырабатывать антитела.
В перспективе новая модель поможет разработчикам создавать лекарства для лечения аутоиммунных заболеваний.
— При создании новых препаратов от аутоиммунных заболеваний разработчики сталкиваются с серьезной проблемой: лекарство может отлично работать у одних пациентов и почти не помогать другим, — отметил руководитель Центра математического моделирования в разработке лекарств Сеченовского университета Кирилл Песков. — Все дело в высокой изменчивости иммунного ответа. Наша модель позволяет объяснить причины этой вариабельности и учесть их уже на этапе планирования клинических исследований.
Разработанная модель относится к области количественной системной фармакологии. Ее можно расширять, добавляя новые заболевания и механизмы действия лекарств, а главное — на ней уже сейчас можно проводить виртуальные эксперименты и оценивать, как различные факторы повлияют на иммунный ответ. По словам разработчиков, такие эксперименты без проведения дорогостоящих и длительных лабораторных исследований позволят ускорить разработку инновационных лекарств.
Как моделирование ускорит создание лекарств
Эта модель построена на данных, полученных при экспериментах на мышах, и не учитывает персональную генетику, возраст, перенесенные инфекции, сопутствующие болезни, лекарства и другие факторы, которые влияют на иммунитет. Поэтому ее нельзя использовать как тест, который предскажет аутоиммунное заболевание у отдельного человека, рассказал «Известиям» руководитель центра превосходства «Персонифицированная медицина» Казанского (Приволжского) федерального университета Альберт Ризванов.
— Но она важна как базовая «карта» В-клеточного иммунного ответа. Для пациентов эта модель представляет ценность в перспективе. Она дает лучшее понимание механизмов болезни: например, почему у одних людей иммунный ответ может быстро затухать, а у других поддерживаться дольше и потенциально участвовать в аутоиммунном процессе. В разработке лекарств такая модель может быть полезна как виртуальная лаборатория: на ней можно проверять, какие звенья ответа стоит подавлять или регулировать — активацию В-клеток, образование антителопродуцирующих клеток, их миграцию или выживание в костном мозге, — сказал специалист.
По его словам, это не заменяет эксперименты и клинические исследования, но помогает лучше их планировать, отбирать перспективные мишени и заранее оценивать, почему препарат может хорошо работать у одной группы пациентов и слабее у другой.
Это интересное исследование с точки зрения точности моделирования конкретного процесса в иммунном ответе, отметил в разговоре с «Известиями» научный сотрудник Института изучения старения Российского геронтологического научно-клинического центра Пироговского университета, кандидат медицинских наук Михаил Болков.
— Это лишь кусочек сложной мозаики патогенеза разных аутоиммунных болезней. Будем надеяться, что это начало чего-то большего, — отметил эксперт.
Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Immunology.