Математическая модель старения T системы иммунитета и ее приложения для анализа эпидемиологических данных

• Автор: Санникова, Татьяна Евгеньевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 102 с. : ил.

Оглавление
Введение .

Обзор литературы

Глава 1. Математическое моделирование возрастных изменений популяции периферических Т лимфоцитов

1.1. Общая схема возрастных изменений Т системы иммунитета .

1.2. Построение математической модели возрастных изменений

популяции периферических Т лимфоцитов .

1.3. Аналитическое исследование модели .

1.4. Результаты моделирования

Глава 2. Моделирование ускоренного старения системы иммунитета.

2.1. Заболевания, вызывающие ускоренное старение системы

иммунитета.
2.2. Моделирование ускоренного старения системы иммунитета
при ВИЧинфекции.
2.3. Обсуждение результатов.
Глава 3. Математическая модель оценки риска гибели от инфекционных
заболеваний
3.1. Блоксхема математической модели оценки риска гибели
от инфекционных заболеваний в зависимости от возраста
3.2. Базовая модель инфекционного заболевания
3.3. Моделирование зависимости скорости иммунного ответа от
концентраций наивных лимфоцитов и клеток памяти и их репликативного потенциала .
3.4. Распределение уровня резистентности. Функция риска гибели
в зависимости от тяжести заболевания .
Глава 4. Моделирование возрастной динамики смертности от
инфекционных заболеваний
4.1. Моделирование возрастной динамики смертности от пневмонии в Австрии, Италии, Португалии, Великобритании, США и Японии .
4.2. Моделирование возрастной динамики смертности от пневмонии
в России .
4.3. Моделирование векового тренда смертности от респираторных
инфекций .
4.4. Обсуждение.
Заключение .
Литература


Можно предположить, что параметры иммунной системы, в том числе определяющие динамику ее старения, отобранные эволюцией в период формирования человека как вида в условиях короткой продолжительности жизни и отсутствия вирусных эпидемий, будут неадекватны в современных условиях. Поэтому не исключено, что их необходимо корректировать, но как и в каком направлении - неясно. Математическое моделирование является удобным инструментом анализа таких сложных процессов [2]. Известно, что старение различных подсистем иммунитета происходит с разной скоростью: наиболее рано старение проявляется в Т системе, значительно позже и в меньшей степени - в В системе иммунитета, а неспецифический иммунитет с возрастом усиливается, компенсируя ослабление Т системы иммунитета. Поэтому первоочередной интерес представляет исследование закономерностей старения Т системы иммунитета. Таким образом, математическое моделирование процесса старения системы иммунитета, его влияния на заболеваемость и смертность, является актуальной задачей и имеет большое теоретическое и прикладное значение. Цель работы — построение и исследование математической модели возрастных изменений популяции периферических Т лимфоцитов; построение математической модели оценки риска гибели от инфекционных заболеваний и ее приложение для исследования факторов, определяющих возрастную динамику смертности. Построение математической модели возрастных изменений популяции периферических Т лимфоцитов. Исследование влияния факторов внешней среды, заболеваний и генетически детерминированных параметров иммунной системы на скорость ее старения. Построение математической модели оценки риска гибели от инфекционных заболеваний с учетом влияния возрастных изменений системы иммунитета и внешней среды. Методика исследования. Для решения этих задач использовались методы теории дифференциальных уравнений, численные метода решения систем дифференциальных уравнений, численные методы оптимизации. Использовались литературные экспериментальные данные и оригинальные демографические данные (временные ряды по смертности в Италии предоставлены проф. Г.Казелли). Научная новизна. На основе современных представлений о физико-химических и биологических свойствах клеток иммунной системы, обоснована и исследована математическая модель возрастных изменений популяции периферических Т лимфоцитов. С помощью этой модели описано явление ускоренного старения системы иммунитета при ВИЧ-инфекции. Впервые построена модель оценки риска гибели от инфекционных заболеваний. Впервые при описании популяционных данных по смертности использована модель конкретной системы организма, которая устанавливает связь между функцией физиологической системы организма, ее старением, и риском гибели в зависимости от действия факторов внешней среды и наследственности. Впервые на реальных демографических данных описано влияние явления отбора по противоинфекционной резистентности. Теоретическая и практическая значимость. Для изучения влияния факторов внешней среды на темп старения иммунной системы. Для сравнительной оценки различных методов коррекции темпа старения иммунитета. Для исследования связи физиологических процессов в организме и демографических показателей. Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на семинарах Института вычислительной математики РАН, на международных конференциях “Trends in Nonlinear Analysis. Theory, Modeling and Computation” (Гейдельберг, Германия, ), “Вирусы и иммунитет - перспективные подходы” (Екатеринбург, ), “Математика. Компьютер. Образование” (Дубна, ), “Longevity, aging and degradation models in reliability, public health, medicine and biology” (Санкт-Петербург, ), на семинарах в Институте демографических исследований общества Макса Планка (Росток, Германия, , , ). По теме диссертации опубликовано б работ, их список приведен в конце диссертации. Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, четырех глав и заключения. Содержит 2 страницы машинописного текста, рисунков, 8 таблиц. Список литературы включает 0 наименований.