Top.Mail.Ru

Междисциплинарный научный центр математического моделирования в биомедицине

Математическое моделирование в биомедицине - одна из быстро развивающихся научных дисциплин, мотивированных фундаментальными исследованиями и приложениями к общественному здравоохранению. Это требует тесного сотрудничества между специалистами из разных предметных областей и включает разработку математических моделей сложных физиологических процессов, математический анализ этих моделей и их компьютерное моделирование, а также применение этих результатов к биомедицинским процессам. Научный центр по математическому моделированию в биомедицине был недавно создан с целью продвижения научных исследований в этой области и формирования молодого поколения ученых, работающих в этой области.
Вольперт Виталий Айзикович

Вольперт Виталий Айзикович

Вольперт Виталий Айзикович

Главные научные направления

Математическая иммунология
Математическая эпидемиология
Математический анализ и численное моделирование биомедицинских моделей

Достижения

Иммунная реакция
Развитие вирусной инфекции в тканях, таких как лимфатические узлы или селезенка, изучается в зависимости от размножения вируса в клетках-хозяевах, их транспортировки и от иммунного ответа. Свойства клеток иммунной системы и исходная вирусная нагрузка определяют пространственно-временные режимы динамики инфекции. Показано, что инфекция может быть полностью устранена или может сохраняться на некотором уровне вместе с определенным хроническим иммунным ответом в пространственно однородном или колебательном режиме. Наконец, иммунные клетки могут быть полностью истощены, что приводит к высокой персистенции вирусной нагрузки в ткани. Наше исследование показывает, что как подвижность иммунных клеток, так и распространение вирусной инфекции, представленные коэффициентами скорости диффузии, являются важными контрольными параметрами, определяющими судьбу взаимодействия вирус-организм.

Вирусные инфекции и иммунный ответ
Проведен цикл исследований, направленных на изучение развития вирусной инфекции в культуре клеток и в тканях организма. С использованием математического моделирование определены вирусная нагрузка и скорость распространения инфекции. Изучен вопрос о конкуренции различных вариантов вируса в культуре клеток и получены условия, при которых один из вариантов становится доминирующим. Полученные результаты согласуются с экспериментальными данными по различным вариантам инфекции SARS-CoV-2.

Математическая эпидемиология
Проведены работы по изучению развития эпидемии COVID-19. Разработана компартментальная эпидемиологическая модель для описания эпидемии вирусной инфекции в неоднородном населении, которое состоит из двух групп, одна с высокой интенсивностью передачи заболевания, другая - с низкой интенсивностью. Общее число заболевших, продолжительность эпидемии, общее и текущее максимальное число инфицированных оценивается в зависимости от структуры населения. Показано, что при одном и том же базовом репродуктивном числе R0 в начале эпидемии, дальнейшее ее развитие зависит от соотношения между двумя группами. Имеющиеся данные об эпидемии COVID-19 позволяют оценить долю каждой группы. Расчетная структура населения используется для исследования влияния вакцинация на дальнейшее развитие эпидемии. Результат вакцинации сильно зависит от доли вакцинированных лиц между двумя группами. Вакцинация первой группы направлена на остановку эпидемии и существенно снижает общее число инфицированных в конце эпидемии и текущее максимальное число инфицированных лиц, в то время как вакцинация второй группы действует только для защиты вакцинированных лиц от дальнейшего заражения.

Свертываниe крови и тромбоз
Изучены физические и биохимические эффекты при тромбозах в аневризмах и зонах рециркуляции крови. Используется континуальное описание с системой уравнений в частных производных, учитывающая гидродинамику, транспорт тромбоцитов, адгезию и агрегацию, а также биохимические каскады коагуляции в плазме. Это исследование направлено на изучение роли транспорта и накопления клеток крови, в том числе контактных взаимодействий между тромбоцитами и эритроцитами. Численное моделирование указывает на важную роль эритроцитов в пространственном распространении и временной динамике роста аневризматического тромба. Интенсивность кровотока в сосуде, связанном с аневризмой, также влияет на распределение тромбоцитов в системе и на рост тромба. Спонтанное свертывание крови в малом круге кровообращения, вызванное тромбо-воспалением является одной из основных причин смертности при заболевании COVID-19. Свертываемость крови приводит к снижению легочного кровообращения и оксигенации крови. Воспаление легких можно оценить с помощью неинвазивного диагностические методики. Однако корреляция тяжести воспаления с легочный кровотоком не установлена. Для решения этого вопроса разработана многомасштабная модель с учетом взаимодействия локальной модели роста тромба и одномерной гемодинамики в сети кровеносных сосудов. Оценен уровень снижения потока в зависимости от степени легочной обструкции. Предложенный подход может быть использован для исследования процессов свертывания крови и в других сложных сетях кровеносных сосудов.

Продолжая использовать сайт fizmat.rudn.ru вы соглашаетесь на использование cookies. Более подробная информация на странице Политика конфиденциальности