Слайд 2Краткие сведения об иммунной защите организма
Иммунитет - сложный комплекс ответных реакций
![Краткие сведения об иммунной защите организма Иммунитет - сложный комплекс ответных реакций](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-1.jpg)
организма на вторжение антигенов - чужеродных объектов или переродившихся собственных клеток, тканей, белков.
Слайд 3Краткие сведения об иммунной защите организма
Специфическая иммунная реакция на молекулярном уровне начинается
![Краткие сведения об иммунной защите организма Специфическая иммунная реакция на молекулярном уровне](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-2.jpg)
с того, что специализированные (плазматические) клетки вырабатывают в большом количестве белковые макромолекулы - антитела, нейтрализующие антигены.
Слайд 4Краткие сведения об иммунной защите организма
Антитела имеют участок с конформацией, комплементарной участку
![Краткие сведения об иммунной защите организма Антитела имеют участок с конформацией, комплементарной](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-3.jpg)
поверхности антигена. Поэтому антитело взаимодействует с антигеном как ключ с замком, и образующийся комплекс подвергается лизису ферментами.
Слайд 5Математическое моделирование в иммунологии
Математическую модель иммунологической реакции организма на вторжение инфекции разработала
![Математическое моделирование в иммунологии Математическую модель иммунологической реакции организма на вторжение инфекции](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-4.jpg)
группа математиков и медиков под руководством академика Г.И.Марчука. Модель уже используется в клинической практике при лечении вирусного гепатита и острой пневмонии.
Слайд 6При исследовании характера решений мат.модели авторами получено четыре основных формы протекания инфекционного
![При исследовании характера решений мат.модели авторами получено четыре основных формы протекания инфекционного](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-5.jpg)
заболевания. На рисунке в координатах время (t) и количество антиген (х) изображены возможные случаи динамики иммунной реакции. Приведенные кривые совпадают с данными врачебной практики.
Слайд 7Изучение математической модели иммунной защиты организма
![Изучение математической модели иммунной защиты организма](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-6.jpg)
Слайд 8 1) Субклиническая форма протекает без физиологических расстройств в организме и без
![1) Субклиническая форма протекает без физиологических расстройств в организме и без внешних](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-7.jpg)
внешних проявлений. Средства иммунной защиты легко уничтожают антигены, не давая им размножиться до опасных пределов.
Слайд 9 2) Острая форма в этом случае атакуется неизвестным антигеном и в
![2) Острая форма в этом случае атакуется неизвестным антигеном и в больших](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-8.jpg)
больших количествах. На первых порах происходит его усиленное размножение. Когда же иммунная система вырабатывает против него достаточное количество антител, количество антигенов резко падает.
Слайд 10 3) Хроническая форма - устанавливается динамическое равновесие числа антигенов и антител.
![3) Хроническая форма - устанавливается динамическое равновесие числа антигенов и антител. Возникает устойчивое состояние болезни.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-9.jpg)
Возникает устойчивое состояние болезни.
Слайд 11 4) Летальная форма - иммунный ответ чересчур запаздывает и большое количество
![4) Летальная форма - иммунный ответ чересчур запаздывает и большое количество антигенов](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-10.jpg)
антигенов вызывает в организме необратимые изменения.
Слайд 12Дифференциальные уравнения иммунной реакции при инфекционных заболеваниях
1) dX/dt=AX-BXY-CX
2) dY/dt=DZ-KXY-LY
3) dZ/dt=MF(X)-NZ
![Дифференциальные уравнения иммунной реакции при инфекционных заболеваниях 1) dX/dt=AX-BXY-CX 2) dY/dt=DZ-KXY-LY 3) dZ/dt=MF(X)-NZ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-11.jpg)
Слайд 13здесь - Х - количество антигенов, Y- антител,
Z - количество плазматических клеток,
![здесь - Х - количество антигенов, Y- антител, Z - количество плазматических клеток, производящих антитела](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-12.jpg)
производящих антитела
Слайд 14в данной модели учтены следующие факторы
1. Размножение антигенов (имеется в
![в данной модели учтены следующие факторы 1. Размножение антигенов (имеется в виду](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-13.jpg)
виду размножение чужеродных вирусов и бактерий в организме хозяина). Коэффициент размножения А будем считать обратнопропорциональным температуре, т.е. А=А0/Т. Этим самым будет учтено угнетающее влияние высокой температуры на размножение антигенов.
Слайд 15 2. Естественный распад антител и антигенов с коэффициентами С и L.
1)
![2. Естественный распад антител и антигенов с коэффициентами С и L. 1)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-14.jpg)
dX/dt=AX-BXY-CX
2) dY/dt=DZ-KXY-LY
3) dZ/dt=MF(X)-NZ
Слайд 16 3.Естественная гибель плазматических клеток с коэффициентом N.
1) dX/dt=AX-BXY-CX
2) dY/dt=DZ-KXY-LY
3) dZ/dt=MF(X)-NZ
![3.Естественная гибель плазматических клеток с коэффициентом N. 1) dX/dt=AX-BXY-CX 2) dY/dt=DZ-KXY-LY 3) dZ/dt=MF(X)-NZ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-15.jpg)
Слайд 17 4. Взаимодействие антиген-антитело в реакции агглютинации (скорость такого взаимодействия) пропорционально вероятности
![4. Взаимодействие антиген-антитело в реакции агглютинации (скорость такого взаимодействия) пропорционально вероятности встречи](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-16.jpg)
встречи соответствующего антитела с антигеном, т.е. XY.
1) dX/dt=AX-BXY-CX
2) dY/dt=DZ-KXY-LY
3) dZ/dt=MF(X)-NZ
Слайд 18 5. Поступление антител в кровь пропорционально концентрации клеток Z.
1) dX/dt=AX-BXY-CX
2)
![5. Поступление антител в кровь пропорционально концентрации клеток Z. 1) dX/dt=AX-BXY-CX 2) dY/dt=DZ-KXY-LY 3) dZ/dt=MF(X)-NZ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-17.jpg)
dY/dt=DZ-KXY-LY
3) dZ/dt=MF(X)-NZ
Слайд 19 6. Скорость образования плазматических клеток предполагается зависящей не просто от концентрации
![6. Скорость образования плазматических клеток предполагается зависящей не просто от концентрации антигена](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-18.jpg)
антигена X, а от некоторой F(X).
1) dX/dt=AX-BXY-CX
2) dY/dt=DZ-KXY-LY
3) dZ/dt=MF(X)-NZ
Слайд 20Эта функция F(X) в данной модели представлена в виде гиперболической зависимости:
F(X)=X/(Q+X)
Коэффициент размножения
![Эта функция F(X) в данной модели представлена в виде гиперболической зависимости: F(X)=X/(Q+X)](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-19.jpg)
плазматических клеток М считается до определенного предела температур пропорциональным температуре М=М(Т)=k*T
Слайд 21Исследование математической модели
Исследование модели, ее возможностей ,получение интересующих пользователей данных -
![Исследование математической модели Исследование модели, ее возможностей ,получение интересующих пользователей данных -](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-20.jpg)
это третий этап в математическом моделировании.
Слайд 22Исследование математической модели
Исследование математической модели заключается в решении полученной системы дифференциальных уравнений
![Исследование математической модели Исследование математической модели заключается в решении полученной системы дифференциальных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-21.jpg)
при известных значениях коэффициентов A,B,C,D,K,L,M,N и начальных условиях X(0),Y(0),Z(0).
Слайд 23Исследование математической модели
Особо важно при этом то, что одна и та же
![Исследование математической модели Особо важно при этом то, что одна и та](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-22.jpg)
модель при разных начальных условиях или коэффициентах дает совершенно различную динамику процесса.
Значения этих коэффициентов получаются по результатам специальных биохимических анализов; у каждого человека они индивидуальны.
Слайд 24Математическая модель в лечении
Математическая модель может помочь врачу и при лечении. Для
![Математическая модель в лечении Математическая модель может помочь врачу и при лечении.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-23.jpg)
этого нужно многократно “прогнать” модель, варьируя те параметры, на которые врач может воздействовать.
Слайд 25Математическая модель в лечении
Например, температуру можно медикаментозно снизить, а можно и не
![Математическая модель в лечении Например, температуру можно медикаментозно снизить, а можно и](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-24.jpg)
снижать. Если же просчет модели при той и другой температуре покажет, что ход графика течения заболевания лучше, то эта тактика и реализуется в лечении.
Слайд 26Метод гипер- или гипотермии
Перевод хронической формы в острую можно осуществить с
![Метод гипер- или гипотермии Перевод хронической формы в острую можно осуществить с](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-25.jpg)
помощью температурного эффекта: гипер- или гипотермии. В представленной математической модели значения всех коэффициентов постоянны, за исключением коэффициентов А и М, отвечающих за размножение антигенов и образование плазматических клеток.
Слайд 27Метод гипер- или гипотермии
Многократный просчет модели при различных значениях температуры Т,
![Метод гипер- или гипотермии Многократный просчет модели при различных значениях температуры Т,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-26.jpg)
не нанося вреда самому больному, может позволить найти такую температуру, при которой график течения болезни приобретает нужную форму.
Слайд 28Метод лечения обострением
Другой случай лечения, который позволяет реализовать данная модель, известен в
![Метод лечения обострением Другой случай лечения, который позволяет реализовать данная модель, известен](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-27.jpg)
практике лечения некоторых инфекционных заболеваний как метод обострения.
Слайд 29Он состоит в переводе хронической формы в острую с последующим выздоровлением
![Он состоит в переводе хронической формы в острую с последующим выздоровлением](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-28.jpg)
Слайд 30Метод лечения обострением
Чтобы искусственно обострить болезнь, нужно ввести в организм в определенные
![Метод лечения обострением Чтобы искусственно обострить болезнь, нужно ввести в организм в](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-29.jpg)
моменты времени (t1,t2) некоторое количество Р биостимулятора
Слайд 31Метод лечения обострением
Биостимулятор - конкурирующий, неразмножающийся, непатогенный антиген, который через некоторое время
![Метод лечения обострением Биостимулятор - конкурирующий, неразмножающийся, непатогенный антиген, который через некоторое](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-30.jpg)
вызывает сильный иммунный ответ, приводящий к быстрому выздоровлению.
Слайд 33Диагностический алгоритм
С точки зрения кибернетики, диагностика – это поэтапный процесс переработки информации
![Диагностический алгоритм С точки зрения кибернетики, диагностика – это поэтапный процесс переработки](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-32.jpg)
в системе “врач – больной“.
Слайд 34первый этап диагностического процесса – сбор информации о состоянии больного;
второй этап
![первый этап диагностического процесса – сбор информации о состоянии больного; второй этап](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-33.jpg)
– отбор из нее наиболее существенных данных и систематизация их в определенный симптомокомплекc;
третий этап – сопоставление его с данными об известных заболеваниях.
Слайд 35Логическая последовательность правил, в которой информация о состоянии больного сопоставляется с комплексом
![Логическая последовательность правил, в которой информация о состоянии больного сопоставляется с комплексом](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-34.jpg)
признаков типичных заболеваний, называется диагностическим алгоритмом.
Слайд 36Основные виды врачебной логики
1) Детерминистская логика – это наиболее простой диагностический приём,
![Основные виды врачебной логики 1) Детерминистская логика – это наиболее простой диагностический](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-35.jpg)
основанный на прямых связях между наличием у больного определенных симптомов и диагнозом заболевания. Есть симптом – 1, нет – 0. И затем количество “единичек” у больного сравнивается с количеством их у эталона диагноза.
Слайд 372) Метод фазового интервала – это приём, при котором в многомерном пространстве симптомов
![2) Метод фазового интервала – это приём, при котором в многомерном пространстве](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-36.jpg)
заранее строятся области различных заболеваний. Сущность диагностического процесса состоит в том, чтобы определить, к какой выделенных областей ближе всего находится точка, представляющая симптомокомплекс данного больного.
Слайд 38Алгоритм фазового интервала
д3
Д1
Д2
Область 1-го диагноза
Область 2-го диагноза
S2
(число эритритов )
S3
![Алгоритм фазового интервала д3 Д1 Д2 Область 1-го диагноза Область 2-го диагноза](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-37.jpg)
(давление)
S1 (температура)
Слайд 393) Информационно-вероятностная логика – это диагностический приём, в котором при вычислении вероятностей нескольких
![3) Информационно-вероятностная логика – это диагностический приём, в котором при вычислении вероятностей](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/376509/slide-38.jpg)
диагнозов при данном симптомокомплексе учитывается разная вероятность каждого симптома при разных заболеваниях (а не просто “да – нет”, как в детерминистской логике).