В России научились прогнозировать траекторию старения иммунной системы

Т-лимфоцит / © NIAID / NIH, Wikipedia

Рождение и созревание иммунных Т-клеток, пик их численности в четыре года, спад в юности, затем новые подъемы к 40 и к 64 годам — исследователи Центра математического моделирования в разработке лекарств Первого МГМУ разработали математическую модель, которая впервые позволяет количественно оценить, как стареет иммунная система человека на протяжении всей жизни — от первых дней до глубокой старости. При этом модель помогает не только рассчитать скорость старения иммунитета, но и понять, как происходит адаптация иммунных клеток после удаления тимуса — главной «фабрики» Т-клеток.

Координаторы иммунитета

В центре внимания ученых — CD4+T-лимфоциты — ключевые «координаторы» иммунного ответа. Они не уничтожают врагов сами, но руководят другими иммунными клетками: отдают приказы, запускают иммунный ответ, формируют память о перенесенных инфекциях. Понимание того, как меняется их количество и активность с возрастом, очень важно для создания новых лекарств для лечения инфекционных, аутоиммунных и онкологических заболеваний и поддержки устойчивой работы иммунной системы.

Команда Центра математического моделирования в разработке лекарств собрала обширную базу данных по концентрации различных подтипов иммунных клеток в органах и тканях здоровых людей – от новорожденных до долгожителей. Ее сформировали на основе всех опубликованных на сегодня результатах клинических исследований. На основе этих данных ученые построили модель, учитывающую весь жизненный цикл иммунной клетки: созревание в тимусе, дифференцировку, активацию и деление, миграцию по органам и тканям и другие. Оказалось, что старение иммунитета — это не плавное снижение численности Т-клеток, а нелинейный процесс, складывающийся из множества различных факторов. Результаты работы опубликованы в журнале Frontiers in Immunology.

«До 4 лет количество основных подтипов T-клеток растет, — пояснила один из авторов работы, научный сотрудник Центра математического моделирования в разработке лекарств Виктория Кулеш. — Затем наступает спад их численности, но после 40 лет — новый подъем, несмотря на то что функция тимуса — главного поставщика иммунных клеток — уже снижается. Это связано с тем, что включаются механизмы адаптации выживаемости клеток. В интервале от 40 до 50 лет численность клеток опять снижается. Однако примерно к 64 годам мы наблюдаем новый «пик», который связан с адаптацией интенсивности деления наивных клеток, то есть клеток, которые еще не встречались с антигеном».

Разработанная математическая модель также позволила ответить на вопрос, какие ключевые процессы определяют численность CD4+ T-клеток в разные периоды жизни человека. По словам Виктории Кулеш, в детстве главную роль играют параметры, связанные с тимусом и жизнедеятельностью наивных клеток. У взрослых на первый план выходит так называемая «антигенная нагрузка» — то есть количество перенесенных инфекционных заболеваний. У пожилых людей влияние этих факторов ослабевает, и они уже не оказывают значимого влияния на численность клеток.

Стресс-тест для проверки

Чтобы проверить, способна ли модель описывать не только здоровый гомеостаз, но и его нарушения, ученые провели «стресс-тест» — смоделировали ситуацию, при которой ребенку полностью удаляют тимус. Такое вмешательство иногда проводят при операциях на сердце у детей: тимус частично перекрывает доступ к сердцу, и хирургам приходится его удалять, чтобы безопасно добраться до нужной зоны. «Стресс-тест» показал, что в ответ на уменьшение притока новых Т-клеток из тимуса, организм включает адаптационные механизмы, меняя скорость деления и выживаемость оставшихся клеток. По словам руководителя Центра математического моделирования Кирилла Пескова, вопрос, существуют ли такие адаптационные механизмы у людей, до сих пор оставался предметом научной дискуссии. Сейчас ответ на него получен.

Что дальше?

Сегодня с помощью новой математической модели ученые уже могут описывать и прогнозировать возрастную динамику T-клеток у здоровых людей. В дальнейшем команда планирует расширить модель для описания патологических состояний — например, инфекций, онкологических и аутоиммунных заболеваний, а также различных терапевтических вмешательств.

Помимо этого, при добавлении индивидуальных иммунологических измерений модель можно использовать для персонализированного профилирования иммунной функции у конкретного пациента, отметил Кирилл Песков. А в перспективе на ее основе будет создана виртуальная платформа работы иммунной системы. Она будет востребована при разработке новых лекарств для борьбы с инфекционными и аутоиммунными заболеваниями, а также для коррекции процессов старения.

Сеченовский_Университет иммунная_система моделирование старение Т_клетки