Численное моделирование эволюции бактериальной популяции в легких человека

Файл статьи: 
Иконка PDF health-risk-analysis-2021-1-2.pdf
УДК: 
51-76
DOI: 
10.21668/health.risk/2021.1.02
Авторы: 

Н.Е. Пиль1, В.М. Чигвинцев2

Организация: 

1Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Россия, 614000, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29
2Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения, Россия, 614045, г. Пермь, ул. Монастырская, 82

Аннотация: 

Целью представленной работы является построение математической модели эволюции бактериальной популяции в легких человека с учетом динамики иммунных процессов для задачи оценки функционального повреждения легких. Численное моделирование процессов, происходящих в организме человека, рассматривается как один из инструментов для анализа и прогнозирования влияния факторов риска на здоровье. Представленный подход выполнен в рамках концепции многоуровневой модели организма человека, учитывающей взаимодействия между системами и функциональное состояние включенных в рассмотрение органов в условиях воздействия на них неблагоприятных факторов различного генеза. Ввиду сложности прямого моделирования структуры и процессов, происходящих в легких, из-за больших вычислительных ресурсов для описания последних используется модель пористой среды. В модель введена поврежденность легких, определяемая эволюционным уравнением. Уравнение описывает зависимость поврежденности от распределения инфильтрата и действия на клетки альвеол токсических веществ, выделяемых бактериями.
Представлены некоторые результаты, характеризующие пространственное распределение концентраций компонентов иммунной системы и бактериальной популяции в ходе иммунного ответа. Проведенное исследование дает качественное представление о причинах количественного изменения бактериальной популяции при иммунной реакции организма в условиях воздействия различных факторов. Данный подход может быть использован для уточнения параметров существующих популяционных моделей распространения и течения бактериальных инфекций и построения долгосрочного прогноза эпидемиологической ситуации. Получаемые результаты могут быть полезны для проведения анализа риска инфекционных заболеваний, в том числе при воздействии на организм человека неблагоприятных факторов среды обитания.

Ключевые слова: 
математическое моделирование, иммунный ответ, бактериальная популяция, выделение токсинов, функциональная поврежденность, легкие человека, пористая среда, течение многокомпонентной смеси
Пиль Н.Е., Чигвинцев В.М. Численное моделирование эволюции бактериальной популяции в легких человека // Анализ риска здоровью. – 2021. – № 1. – С. 15–22. DOI: 10.21668/health.risk/2021.1.02
Список литературы: 
  1. Гребенев А.Л. Пропедевтика внутренних болезней. – М.: Медицина, 2001. – 592 с.
  2. Шкляр Б.С. Диагностика внутренних болезней. – Киев: Высшая школа, 1972. – 516 с.
  3. Математическая модель эволюции функциональных нарушений в организме человека с учетом внешне средовых факторов / П.В. Трусов, Н.В. Зайцева, Д.А. Кирьянов, М.Р. Камалтдинов, М.Ю. Цинкер, В.М. Чигвинцев, Д.В. Ланин // Математическая биология и биоинформатика. – 2012. – Т. 7, № 2. –С. 589–610.
  4. К оценке дополнительного риска заболеваний желудочно-кишечного тракта, ассоциированных с дисбиозом кишечной микрофлоры вследствие воздействия остаточных концентраций тетрациклина в пищевых продуктах / Н.В. Зайцева, П.З. Шур, А.И. Аминова, Д.А. Кирьянов // Здоровье населения и среда обитания. – 2012. – № 7 (232). – С. 46–48.
  5. Регуляция противовирусного иммунного ответа организма: математическая модель, качественный анализ, результаты / П.В. Трусов, Н.В. Зайцева, В.М. Чигвинцев, Д.В. Ланин // Математическая биология и биоинформатика. – 2018. – Т. 13, № 2. – С. 402–425.
  6. Трусов П.В., Зайцева Н.В., Цинкер М.Ю. О моделировании течения воздуха в легких человека: конститутивные соотношения для описания деформирования пористой среды // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Механика. – 2020. – № 4. – С. 165–174.
  7. Monod J. The growth of bacterial cultures // Annual Review of Microbiology. – 1949. – Vol. 3. – P. 371–394. DOI: 10.1146/annurev.mi.03.100149.002103
  8. Limit cycles of Norwegian lemmings: tensions between phase-dependence and density-dependence / E. Framstad, N.C. Stenseth, O.N. Bjornstad, W. Falck // Phil. Trans. R. Soc. Lond. B. – 1997. – Vol. 264, № 1378. – P. 31–38. DOI: 10.1098/rspb.1997.0005
  9. Бутов А.А., Егоров А.Г. Модель динамики численности однотипной популяции в пространстве и времени // Вестник Кемеровского государственного университета. – 2015. – № 4–3 (64). – С. 121–127.
  10. Hong M., Xiaojuan Z. Microbial growth modeling and simulation based on cellular automata // Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology. – 2013. – Vol. 6, № 11. – P. 2061–2066. DOI: 10.19026/RJASET.6.3824
  11. Modeling evolution of spatially distributed bacterial communities: a simulation with the haploid evolutionary constructor / A.E. Klimenko, Y.G. Matushkin, N.A. Kolchanov, S.A. Lashin // BMC Evolutionary Biology. – 2015. – Vol. 15, № 1. – P. 1–11. DOI: 10.1186/1471-2148-15-S1-S3
  12. 3D individual based for bacteria growth and spatial interactions: application to the case of Listeria Monocytogenes and Carnobacterium Piscola / F. Harrouet, G. Desmeulles, P. Redou, L. Guabert // Jan Van Impe. Food Sim. – 2016. – P. 6.
  13. Гинак А.И., Кузнецова С.Н., Милованович Е.В. Моделирование биохимических процессов в призабойной зоне скважины // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института. – 2012. – № 15 (41). – С. 82–83.
  14. Холодонов В.А., Лукина М.В., Милованович Е.В. Моделирование биотехнологических и фильтрационных процессов повышения нефтеотдачи пластов // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института. – 2011. – № 11 (37). – С. 69–71.
  15. Марчук Г.И. Математические модели в иммунологии. Вычислительные методы и эксперименты. – М.: Наука, 1991. – 304 с.
  16. Левченко О.Ю. Математическое моделирование противобактериального иммунного ответа // Политематический сетевой электронный научный журнал кубанского государственного аграрного университета. – 2011. – № 66. – С. 60–71.
  17. Smith A.M., McCullers J.A., Adler F.R. Mathematical model of a three-stage innate immune response to a pneumococcal lung infection // Journal of Theoretical Biology. – 2011. – Vol. 7, № 276 (1). – P. 106–116. DOI: 10.1016/j.jtbi.2011.01.052
  18. Кузнецов С.Р. Математическая модель иммунного ответа // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. – 2015. – № 4. – С. 72–87.
  19. Lambert A.R. Regional deposition of particles in an imagebased airway model: CFD simulation and left-right lung ventilation asymmetry. – Iowa: University of Iowa, 2010. – P. 68.
  20. De Groot C.T., Straatman A.G. A conjugate fluid-porous approach for simulating airflow in realistic geometric representations of the human respiratory system // Journal of Biomechanical Engineering. – 2016. – Vol. 138, № 3. – P. 4032113. DOI: 10.1115/1.4032113
  21. DeGroot C.T., Straatman A.G. Towards a porous media model of the human lung // 4th International Conference on Porous Media and its Applications in Science: AIP Conference Proceedings. – 2012. – Vol. 1453, № 1. – P. 69–74. DOI: 10.1063/1.4711155
  22. Вейбель Э.Р. Морфометрия легких человека. – М.: Медицина, 1970. – 175 с.
  23. Weibel E.R. What makes a good lung? // Swiss Med Wkly. – 2009. – Vol. 139, № 27–28. – P. 375–386.
Получена: 
01.03.2021
Принята: 
19.03.2021
Опубликована: 
30.03.2021

Вы здесь

Главная