Инфекционные заболевания представляют собой динамическую композицию взаимосвязанных действий в различных пространственных и временных масштабах.
Их сложность является одной из их наиболее распространенных и доминирующих характеристик. Для понимания этих сложностей существуют математические методы, которые представляют собой методологический инструмент, включающий в себя большое разнообразие методов и данных, охватывающих многие классические и новые области математического анализа.
Настоящий обзор посвящен применению так называемых многомасштабных математических и вычислительных методов для изучения динамики некоторых биологических систем, вовлеченных в инфекционные заболевания. Анализ биологических процессов требует междисциплинарной работы, поскольку молекулярные, клеточные и экологические механизмы могут присутствовать и играть важную роль в определении наблюдаемого поведения и функционирования данного процесса. Таким образом, многомасштабные математические модели направлены на постулирование механизмов, структурирующих разнообразие взаимодействующих масштабов на основе конкретных результатов, полученных в ходе лабораторных, полевых или даже клинических исследований.
Для включения в обзор современного состояния многомасштабных компьютерных подходов, охватывающих процессы в нескольких временных и/или пространственных масштабах (например, гены, молекулы, клетки, ткани, органы, индивидуум и популяция) в сочетании с экспериментами на животных и клиническими данными, были предложены темы исследований "Грани иммунологии" и "Грани микробиологии". В общей сложности в обзор вошли семь статей, что свидетельствует о своевременности этой темы.
В первой работе (Hooker и Ganusov) рассматривается компьютерный анализ, показывающий, что противовирусный препарат осельтамивир может влиять на кинетику гриппа в конце выделения вируса, при этом примерно у 20-40% добровольцев, выделивших вирус, лечение не повлияло на продолжительность выделения вируса.
Во второй статье (Millar et al.) рассматривается системно-биологический подход на внутрихозяинном уровне для изучения структурной организации гранулемы, а также рекрутирования неспецифических Т-клеток, которые могут способствовать снижению реакции на туберкулез.
Третья статья (Nurjadi et al.) показала, что тщательный анализ данных всего генома и дополнительные критерии, такие как линейно-независимые мутации у Staphylococcus aureus, могут быть полезны для идентификации мутаций, ведущих к фенотипической резистентности.
В четвертой статье (Dimas Martins и Gjini) предлагается математическая модель для отражения частотно-зависимой конкуренции между микробными штаммами внутри хозяина и при передаче инфекции. В качестве доказательства концепции модель применяется к базе данных, полученных в ходе экспериментов с конкурентными смесями in-vivo со штаммами гриппа у хорьков.
В пятой статье (Blickensdorf et al.) представлена гибридная модель инфекции на основе агентов для количественного сравнения различных сценариев и обсуждения важности пор Кона при заражении Aspergillus fumigatus (условно-патогенным грибком, передающимся воздушно-капельным путем). (Поры Кона или межальвеолярные поры - дискретные отверстия в стенках смежных альвеол - прим.ред.). Моделирование показало, что поры Кона изменяют важные механизмы очищения от инфекции, такие как пространственное распределение макрофагов и влияние хемокиновой сигнализации.
В шестой статье (Arias-del-Angel et al.) представлены эксперименты по инфекционной кинетике на различных клеточных линиях и разработана математическая модель для имитации результатов эксперимента. Результаты показывают, что процесс, связанный со скоростью репликации клеток, может сильно влиять на эффективность инвазии паразита.
В седьмой статье (Mascheroni et al.) описаны бактерии, нацеленные на опухоли, которые вызывают противораковый эффект, проникая в гипоксические области, выделяя токсичные вещества и вызывая иммунный ответ. Моделирование показывает, что активная миграция бактерий в гипоксические области опухоли обеспечивает оптимальную инфильтрацию, а высокая скорость гибели в сочетании с высокими хемотаксическими показателями обеспечивает наименьший объем опухоли в конце лечения.
Эти статьи дают широкий обзор актуальных вопросов моделирования различных инфекционных заболеваний.
