Т-клетки и иммунитет. Анализ 11 000 измерений раскрыл новые закономерности

Т-клетки и иммунитет. Анализ 11 000 измерений раскрыл новые закономерности

Российские ученые создали уникальную базу данных, содержащую информацию о возрастной динамике Т-лимфоцитов – ключевых клеток иммунной системы. Анализ более 120 клинических исследований и 11 000 измерений позволил оценить изменения иммунитета от рождения до старости. Эти данные помогут в диагностике иммунодефицитов и ускорят разработку новых противоинфекционных препаратов.

Т-лимфоциты играют важную роль в защите организма от инфекций и опухолевых клеток. Однако с возрастом их активность снижается, что ослабляет иммунную систему. Ученые Сеченовского Университета совместно с коллегами из Института вычислительной математики РАН и зарубежными исследователями проанализировали работу различных подтипов Т-клеток, включая наивные клетки, клетки памяти и эффекторные клетки, чтобы определить контрольные значения их концентраций в разном возрасте.

Использование метаанализа позволило обобщить количественные данные из множества отдельных исследований. В результате ученые выяснили, что концентрация Т-клеток памяти и эффекторных клеток достигает максимума у детей от 1 до 5 лет, а наивные Т-лимфоциты – в первый год жизни. Также исследование подтвердило, что анализ крови может точно отражать иммунологический статус, поскольку концентрация клеток в лимфатических органах и в крови изменяется одинаково.


"Применив систематический подход, нам удалось охватить беспрецедентный возрастной диапазон – от новорожденных до долгожителей. Самому старшему участнику нашей базы 111 лет."

- Виктория Кулеш, младший научный сотрудник Сеченовского Университета


Полученные данные планируется использовать для создания математической модели инфекционных заболеваний, в частности ВИЧ. Такая модель позволит ускорить разработку противоинфекционных препаратов, прогнозировать их эффективность, оптимизировать дозировки и режимы приема лекарств.

Этот проект представляет собой важный шаг в области системной фармакологии и персонализированной медицины. Развитие математических моделей иммунного ответа может значительно повысить точность диагностики, снизить затраты на клинические исследования и ускорить внедрение новых терапевтических стратегий.

Источник: Управлением по связям с общественностью Сеченовского Университета

Диагностика депрессии по крови. Ученые нашли 18 биомаркеров
Великие физические открытия XX века