Ученые сформулировали ключевые элементы нового подхода к функциональному излечению ВИЧ-инфекции, которые основаны на исследованиях математических моделей ВИЧ-инфекций, а также других вирусных инфекций человека и экспериментальных животных. Функциональное излечение направлено на устойчивое снижение вирусной нагрузки без необходимости пожизненного приема антиретровирусных препаратов. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Vaccines.
ВИЧ-1 инфекция — одно из социально значимых хронических заболеваний человека. Для лечения используются антиретровирусные препараты, подавляющие размножение вирусов в клетках. Данная терапия должна применяться в течение всей жизни, является дорогостоящей, имеет выраженные побочные эффекты и, самое главное, не может привести к полному удалению вирусов из организма человека. В связи с наличием в настоящее время разнообразных препаратов, воздействующих на звенья иммунной системы (клеточная терапия, ингибиторы контрольных точек иммунитета), влияющих на структурную организацию лимфоидных органов, широко нейтрализующих антител, ведутся активные экспериментальные исследования по их комбинированному применению. Ученые стремятся найти комбинации воздействий, приводящих к функциональному излечению, то есть значимому снижению вирусной нагрузки без необходимости постоянного приема средств антиретровирусной терапии.
Разработка комбинированной терапии к функциональному излечению ВИЧ-1 инфекции остается сложной задачей в силу нелинейного и мультифизического характера регуляции процессов взаимодействия ВИЧ с организмом пациента. Для ее решения требуется переход от статических представлений к описанию динамики системы «ВИЧ–организм человека» с учетом фармакокинетики и формакодинамики гуморальных и клеточных компонент. Это становится возможным только с применением инструментов математического моделирования.
Ученые из Института вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН (Москва) с коллегами впервые сформулировали ключевые элементы нового подхода к функциональному излечению ВИЧ-инфекции. Путем обобщения результатов исследований по математическому моделированию ВИЧ-инфекции авторы выделили концептуальные основы для построения комбинированный терапии в рамках персонализированного подхода. В частности, ученые показали важность выявления для каждого пациента условий возникновения бистабильности — ситуации, при которой в организме могут существовать по меньшей мере два устойчивых состояния хронической инфекции: с высокой и с низкой вирусной нагрузкой.
Кроме того, предлагается учитывать фенотип инфекции у конкретного пациента — скорость прогрессирования заболевания и индивидуальные особенности иммунного ответа, которые определяют чувствительность к иммуномодулирующей терапии и условия повышения ее эффективности.
Также исследователи отмечают необходимость учета нелинейного, взаимно усиливающего взаимодействия гуморального и клеточного иммунитета при контроле инфекции. Это позволяет снижать пороговые дозы широко нейтрализующих антител и ВИЧ-специфических CD8+ Т-лимфоцитов (киллеров), необходимых для подавления вируса.
Наконец, в модели учитывается подвижность Т-лимфоцитов в лимфоидных органах, в том числе изменения, связанные с фиброзом. Эти факторы определяют минимальную частоту ВИЧ-специфических Т-клеток, необходимую для своевременного уничтожения инфицированных клеток.
«Достигнутое в рамках динамического рассмотрения на основе математических моделей понимание патогенетических механизмов развития ВИЧ-1 инфекции позволяет рационально разрабатывать эффективные подходы к функциональному излечению для достижения устойчивого снижения вирусной нагрузки без необходимости приема средств антиретровирусной терапии», — комментирует Геннадий Бочаров, руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН.
В исследовании также принимали участие сотрудники Университета Помпеу Фабра (Испания), Научно-исследовательского института больницы дель Мар (Испания) и Мадридского университета имени Карла III (Испания).
***
Больше результатов исследований грантополучателей Российского научного фонда и актуальных новостей из мира науки доступны в социальных сетях РНФ Вконтакте и Телеграм. Подписывайтесь на канал РНФ в национальном мессенджере MAX.