Точный расчёт. Пермские математики научились прогнозировать ход болезни
От обычного похода в магазин до конструирования космических кораблей: математика помогает в самых разных сферах жизни. Здоровье – не исключение.
Зачем математика в медицине?
Молодой учёный механико-математического факультета Пермского университета Михаил Чирков создал математическую модель, которая может прогнозировать течение заболевания. Эта разработка поможет предлагать пациентам наиболее эффективную в их случае программу лечения.
«Механизм иммунной защиты заключается в выработке иммунной системой антител, специфичных к антигену, вызвавшему заболевание. В связи с этим математическая модель описывает инфекционное заболевание как реакцию иммунной системы на вторжение антигенов, поэтому она содержит два блока уравнений. Первый блок уравнений характеризует инфекционный процесс, а второй – иммунную защиту организма», – рассказал Михаил Чирков.
Учёный поясняет, что инфекционный процесс представлен концентрацией антигенов (это вирусы или бактерии) и долей поражённых клеток инфицированного органа, а иммунная защита – концентрацией в крови плазматических клеток и антител. Под плазматическим клетками понимаются клетки иммунной системы, которые производят антитела. Таким образом, система из четырёх уравнений описывает иммунный ответ при инфекционном заболевании.
«Для расчёта нужно задать параметры, которые характеризуют конкретные свойства антигенов и иммунной системы. Это скорость размножения антигенов, темп поражения и восстановления органа, стимуляция иммунной системы, скорость выработки антител. Для конкретного человека и заболевания значения параметров будут разными. Если оценить значения параметров для конкретного пациента, то можно предложить ему наиболее эффективную стратегию лечения», - рассказал Михаил Чирков.
Тестирование модели
Разработанные алгоритмы учёный протестировал на основе реальных клинических данных по динамике пневмонии и вирусного гепатита B, взятых из журнала Journal of Medical Virology. Для внедрения программы в жизнь предстоит провести большую работу по тестированию модели на реальных данных. Сейчас учёный продолжает исследование.