Ученые Сеченовского университета совместно с исследователями Института вычислительной математики РАН и зарубежными коллегами определили, как стареет иммунитет у здоровых людей. Об этом РБК Life сообщили в пресс-службе Сеченовского Университета. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Frontiers in Immunology.
Специалисты проанализировали 124 клинических исследования, направленных на изучение состояния Т-лимфоцитов людей разного возраста, и охарактеризовали динамику старения иммунных клеток. В результате была получена уникальная база данных количественной информации о гомеостазе Т-лимфоцитов.
Т-лимфоциты — это иммунные клетки, которые могут распознавать и уничтожать определенные возбудители инфекций или опухолевые клетки. Однако с возрастом способность иммунной системы бороться с инфекциями и другими патогенами снижается.
В своем исследовании ученые впервые применили методологию мета-анализа для исследования возрастной динамики иммунных клеток. Такой подход позволил обобщить всю доступную количественную информацию о концентрации различных клеток и определить контрольные значения у людей в узком возрастном диапазоне.
Специалисты смогли проследить изменения количества различных иммунных клеток в зависимости от возраста пациента. Оказалось, что Т-клетки памяти и эффекторные клетки (иммунные клетки, направленные на уничтожение патогенов), достигают пика своей концентрации у детей от 1 до 5 лет. Также исследование показало, что возрастные изменения концентрации Т-лимфоцитов в органах лимфатической системы значимо не отличаются от их содержания в крови. Это значит, исследования крови дают точную оценку иммунологического статуса.
«Нам удалось охватить не только огромное количество измерений, но и беспрецедентный диапазон по возрасту — от новорожденных до долгожителей. Самому старшему субъекту нашей базы 111 лет», — рассказала автор работы, младший научный сотрудник Центра математического моделирования в разработке лекарств Сеченовского университета Виктория Кулеш.
Полученную в результате исследования базу данных планируется использовать для построения математических моделей инфекционных заболеваний, в частности ВИЧ-инфекции. Как отметили в пресс-службе университета, результаты анализа помогут ускорить создание новых противоинфекционных препаратов.
