Пороговые механизмы кластеризации рецепторов CAR клеток при узнавании антигенов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Приходько Иван Владимирович

• Приходько Иван Владимирович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Приходько Иван Владимирович

Введение

Глава 1. Обзор литературы

1.1. Общая проблема биологического узнавания

1.1.1. Краткий исторический экскурс

1.1.2. Биохимические системы распознавания и быстрого

реагирования

1.1.3. Пороговые эффекты в системе свёртывания крови

1.1.4. Распознавание «свой-чужой» иммунной системой

1.1.5. Роль Т-лимфоцитов в процессах распознавания

1.1.6. Генно-инженерные технологии модификации лимфоцитов. Разработка высокочувствительных химерных антиген

рецепторов

1.1.7. Перспективы клинических применений CAR систем

1.2. Роль кластеризации в динамике процессов клеточного узнавания

1.2.1. Экспериментальные средства детектирования кластеризации рецепторов

1.2.2. Активация клеток и кластеризация рецепторов

1.2.3. Роль супрамолекулярных структур в активации Т-

лимфоцитов. Представление об иммунологическом синапсе

1.2.4. Кластеризация рецепторов как необходимый элемент

процессов активации сигнальных путей

1.3. Пороговые эффекты при кластеризации рецепторов

1.3.1. Трактовка процессов кластеризации с позиций теории

фазовых переходов I-ого рода

1.3.2. Гомогенная и гетерогенная нуклеация

1.3.3. Процессы нуклеации на клеточных мембранах

1.4. Робастность порогового клеточного распознавания

1.4.1. Классификация типов биологического узнавания

1.4.2. Проблема чувствительности и специфичности

1.4.3. Чувствительность и специфичность — взаимно-дополнительные характеристики

1.4.4. Устойчивость механизмов распознавания к «шумам»

1.4.5. Кинетические аспекты клеточного узнавания

1.4.6. Проблема скорости процессов узнавания и времени

экспозиции

1.4.7. Различные трактовки специфичности клеточного узнавания

1.4.8. Проблема рационального выбора перспективных подходов к

оценке специфичности разрабатываемых CAR систем

Глава 2. Кинетический барьер при ассоциации рецепторов

2.1. Постановка задачи

2.2. Вывод условия образования устойчивой связи между рецепторами

2.3. Фазовые диаграммы

Глава 3. Модель нуклеации кластеризации рецепторов

3.1. Постановка задачи

3.2. Аппроксимация энтропии фон Неймана графа связей рецепторов

3.3. Вывод условий активации для случая абсолютно закритического кластера

3.4. Вывод условий активации для случая условно закритического

кластера

3.5. Учёт гетерогенности популяций клеток

3.6. Параметрические диаграммы

Глава 4. Специфичность и чувствительность CAR

4.1. Постановка задачи и понятие критической ткани

4.2. Условия, необходимые для эффективной терапии

4.3. Параметрическая диаграмма

Глава 5. Дискуссия

5.1. Использованные допущения

5.2. Возможности применения полученных результатов

5.3. Ограниченность развитого подхода для разработки клинических

CAR систем

5.4. Гомологические CAR ряды, селекция наименее перспективных вариантов в духе идей Н. И. Вавилова. Правила запрета

Заключение

Выводы

Список используемых сокращений

Благодарности

Список литературы

Приложение 1. Таблица параметров модели

Приложение 2. Вывод уравнений для мультимерных антигенов

Введение

Известно, что распознавание патогенных агентов Т-лимфоцитами происходит с участием определенных рецепторов, известных как Т-клеточные рецепторы (TCR) [1,2]. Было установлено, что функциональная активность Т-лимфоцитов усиливается при кластеризации рецепторов [3-8]. По сути, кластеризация является необходимой предпосылкой формирования иммунологических синапсов — супрамолекулярных структур, обеспечивающих передачу сигналов от рецепторных кластеров внутрь клетки [9,10].

С биофизической точки зрения процесс кластеризации рецепторов играет синхронизующую роль, обеспечивая их согласованное (когерентное) срабатывание при акцептировании Т-клетками внешних сигналов [3,5,11]. При этом рецепторный кластер выступает в качестве единого высокочувствительного детектора, улавливающего сигналы [11]. Вопросы о молекулярных механизмах акцептирования внешних сигналов интенсивно изучаются с привлечением математических моделей [3,12-14].

Исторически явления кластеризации макромолекул на биологических мембранах изучались вне связи с иммунологическими проблемами [15-18]. При этом основной акцент делался на механизмах кластеризации и их возможном сходстве с неравновесными фазовыми переходами 1-ого рода [15,19]. Лишь в последнее время появились работы, в которых процессы кластеризации последовательно рассматриваются с позиций теории фазовых переходов 1-ого рода [20,21]. В данной работе подходы, развитые в рамках классической теории, применяются к анализу процессов рецепторной кластеризации (см. Главы 2-4). Удалось получить асимптотические выражения, показывающие как зависит вероятность кластеризации рецепторов от их молекулярной массы (см. уравнения (55), (56) и (57)).

Развитый подход представляется перспективным в связи с разработкой нового типа противораковых технологий, основанных на использовании химерных антигенных рецепторов, так называемых CAR (химерный антиген рецептор, от

англ. Chimeric Antigen Receptor) технологий. Он позволяет оценивать не только повышение чувствительности CAR-клеток, но и вероятное снижение их специфичности.

Возможность оценивать уже на in vitro стадиях разработки вероятный ответ Т-клеток на антигены, располагающиеся не только на клетках мишенях, но и на критических тканях представляет большой практический интерес, так как позволяет селектировать наиболее перспективные варианты CAR технологий. В том числе варианты, направленные на поражение злокачественно трансформированных клеток [7,22].

В настоящей работе дается краткий обзор основных публикаций, имеющих отношение к обсуждаемому предмету, и указываются наиболее многообещающие, по мнению автора, пути использования результатов работы для ряда медицинских приложений.

Вопросы кластеризации рецепторов при иммунном узнавании антигена анализируются с позиции современной теории нуклеации [15,21]. Особое внимание уделяется вопросам кластеризации CAR, в связи с их медицинскими приложениями [23,24]. Полученные в ходе работы оценки подробно обсуждаются в связи с их возможным использованием «генными инженерами и конструкторами» при создании CAR-T систем новых поколений.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Пороговые механизмы кластеризации рецепторов CAR клеток при узнавании антигенов»

Актуальность темы

Актуальность темы работы связана с появлением новых подходов к лечению широкого круга онкологических заболеваний посредством модификации молекулярных структур, принимающих участие в иммунном ответе организма, в частности, за счет разработки высокочувствительных химерных антигенных рецепторов (CAR). За последние годы в мире проведено более 1000 клинических испытаний для 33 разных антигенных мишеней. По показателям ремиссии CAR терапия превосходит все другие методы лечения. К настоящему моменту времени американское агентство по надзору за едой и лекарствами (FDA, от англ. Food and Drug Administration) одобрило 6 CAR-T терапий для 5 диагнозов [25]. Вместе с тем в целом ряде случаев при использовании CAR терапий была выявлена побочная

токсичность. Проблема специфичности CAR терапий стала активно обсуждаться. В связи с этим разработка методов оценки специфичности представляется крайне актуальной.

Степень разработанности исследования

Исследование процессов биологического узнавания Т-лимфоцитами антигенных структур относится к числу активно разрабатываемых направлений в современной клеточной биологии и биофизике [23,26,27]. С кинетической точки зрения любые процессы биологического узнавания принято условно разделять на быстро и медленно протекающие [28-30]. При этом к числу первых - «условно быстрых процессов распознавания» относятся отчетливо выраженные пороговые процессы, в то время как медленные процессы могут протекать беспорогово, плавным образом, так что сам момент прохождения критической точки макроскопически не проявляется в виде какого-либо скачка. Напротив, в ходе процессов «быстрого распознавания», как правило, внезапные «скачки» отчетливо проявляются в динамике переключения системы распознавания из исходного состояния в новое, качественно отличное. При этом без сильного преувеличения можно говорить о том, что система распознавания внезапно «испытывает» своего рода «озарение» [31]. Весь мониторируемый биологический ландшафт внезапно предстает в «новом свете» [32,33].

Применительно к процессам специфического распознавания Т-лимфоцитами антигенных структур в организме, по-видимому, можно говорить о существовании как медленных [10,34] так и быстрых процессов [3,35]. В связи с интересом к практическим приложениям в данной работе основное внимание уделяется анализу пороговых быстрых процессов распознавания Т-лимфоцитами антигенов. В этой области исследований до последнего времени было крайне мало работ [26,36]. Предпринятая в настоящей диссертации попытка трактовать процессы биологического распознавания с позиций теории нуклеации представляется оригинальной.

Цели и задачи исследования

Основной целью работы было разработать подход к оценке специфичности CAR, основанный на представлениях о пороговой нуклеационной динамике кластеризующихся рецепторов при взаимодействии CAR-лимфоцитов с антиген-содержащими клетками (АСК). В рамках исследования ставились и решались следующие задачи:

1. Развить физико-математический подход, основанный на энтропии фон Неймана, описывающий изменения агрегационных свойств рецепторов клеток крови под действием их ассоциации с лигандом.

2. Разработать статистический подход, основанный на представлениях теории нуклеации, позволяющий описывать нуклеационные процессы при образовании закритических кластеров, которые способны приводить к активации клеток крови.

3. Применить разработанный подход к CAR клеткам для определения условий необходимой специфичности и достаточной чувствительности. Построить соответствующие параметрические диаграммы.

4. Продемонстрировать возможности использования развитого подхода для выделения в гомологических рядах CAR вариантов наиболее перспективных с точки зрения специфичности.

Методология и методы исследования

Для решения поставленных задач использовались методы теории нуклеации [15,21], теории термодинамики конечномерных систем [37,38] и теории динамических систем [39-41]. Для проведения вычислительных экспериментов использовались язык программирования Python© [42] программные пакеты Numpy© [43] и Scipy© [44]. Для визуализации использовался программный пакет Matplotlib© [45]. Численные вычисления производились на суперкомпьютере лаборатории математического моделирования биологических процессов НМИЦ гематологии Минздрава России.

Научная новизна

Впервые для оценки специфичности CAR систем предложено использовать наряду с временем экспозиции, характеризующим длительность взаимодействия рецептора с антигеном, сведения о способности рецепторов к кластеризации, в частности, сведения о размере критического рецепторного кластера. Получены асимптотические математические выражения, определяющие вероятность цитотоксичности CAR препаратов (уравнения (55), (56) и (57)). Впервые для оценки эффективности CAR терапии введено понятие о таргет-критической паре. Построены параметрические диаграммы состояния, позволяющие судить об изменении эффективности CAR в гомологически подобных рядах. Предложен алгоритм селекции наиболее перспективных вариантов CAR.

Практическая значимость

С помощью разработанного подхода удалось установить, что клиническая эффективность CAR терапии определяется пятью параметрами. Вычисление данных параметров на основе сведений о молекулярных свойствах отдельных рецепторов и их взаимодействии между собой и с антигенами позволяет оценивать специфичность и чувствительность CAR клеток на клеточной стадии разработки (уравнения (55), (56) и (57)). Использование этого подхода на практике позволит значительно упростить процесс разработки CAR терапии, поскольку позволит находить внутри гомологических рядов варианты, наиболее перспективные для практического использования.

Положения, выносимые на защиту

1. Введено понятие кинетического барьера, позволяющие корректно моделировать процессы кластеризации на биологических мембранах.

2. Установлена зависимость между безразмерными параметрами времени экспонирования и критического размера со специфичностью CAR-клеток. Установлено, что любая CAR-система может быть охарактеризована пятью основными параметрами, определяющими ее эффективность.

3. Предложенный подход позволяет на ранних стадиях разработки проводить отбор наиболее перспективных CAR-систем.

Обоснованность и достоверность результатов и выводов

Выводы диссертации основаны на корректности математических процедур, примененных при выводе уравнений модели и на использовании общепризнанных математических методов для анализа полученных уравнений. Выводы диссертации согласуются с имеющимися на данный момент экспериментальными данными о возможной роли кластеризации рецепторов в активации клеток крови. Сформулированные в диссертации положения и выводы получили квалифицированную апробацию на международных и российских научных конференциях. Достоверность выводов подтверждается публикацией результатов исследования в международно-признанных рецензируемых научных изданиях.

Апробация работы

Результаты работы регулярно обсуждались на семинарах лаборатории Математического моделирования биологических процессов ФГБУ "НМИЦ гематологии" Минздрава РФ (руководитель: проф., д.ф.-м.н. Гурия Г.Т., Москва), 60-ая, 61-ая и 64-ая всероссийские научные конференции МФТИ (Долгопрудный 2017, 2018, 2021), XXV, XXVI и XXVII международные конференции "Математика, Компьютер, Образование" (Дубна 2018, Пущино 2019, Дубна 2020), Международная конференция по дифференциальным уравнениям и динамическим системам 2018 (Суздаль 2018), VI съезд биофизиков России (Сочи 2019), International Conference "Mechanisms and non-linear problems of nucleation and growth of crystals and thin films" (Санкт-Петербург 2019), Russian Workshop on Complexity and Model Theory (Долгопрудный 2019), International Conference "Topological Methods in Dynamics and Related Topics - IV" (Нижний Новгород 2021), VI конгресс гематологов и III конгресс трансфузиологов России (Москва 2022), International Conference "Biomembranes'24" (Долгопрудный 2024), Общеинститутский семинар в НМИЦ гематологии Минздрава России (Москва, 2 октября 2024), Выступление на ученом совете НМИЦ гематологии Минздрава России (Москва, 22 октября 2024).

Публикации по теме диссертации

По теме диссертации опубликовано 3 статьи в рецензируемых журналах, входящих в список рекомендуемых ВАК:

1. Приходько И. В., Гурия Г. Т. Роль гетерогенной нуклеации в активации клеток крови //Физика твердого тела. - 2020. - Т. 62. - №. 1. - С. 20-26.

2. Prikhodko I. V., Guria G. Th. Dynamic effects in nucleation of receptor clusters //Entropy. - 2021. - Vol. 23. - no. 10. - pp. 1245(1-19).

3. Prikhodko I. V., Guria G. Th. The method for assessing the specificity of developing CAR therapies //Biophysical Reports. - 2024. - Vol. 4. - no. 3. - pp. 100172(1-13).

Содержание диссертации

В разделе 1.1 Главы 1 обсуждается общая проблема биологического узнавания. Дается краткий исторический экскурс, анализируются известные биохимические системы распознавания и быстрого реагирования. Обсуждаются пороговые эффекты в системе свёртывания крови. Обсуждаются механизмы распознавания «свой-чужой» иммунной системой, роль Т-лимфоцитов в процессах распознавания. Перечисляются генно-инженерные технологии модификации лимфоцитов и методы разработки высокочувствительных химерных антиген рецепторов. В заключительной части раздела 1.1 обсуждаются перспективы клинических применений CAR систем.

В разделе 1.2 анализируется роль кластеризации в динамике процессов клеточного узнавания. Перечисляются используемые на практике экспериментальные средства детектирования кластеризации рецепторов, обсуждается роль супрамолекулярных структур в активации Т-лимфоцитов и представление об иммунологическом синапсе. Делается вывод о том, что кластеризация рецепторов является необходимым элементом процессов активации сигнальных путей лимфоцитов.

В разделе 1.3 обсуждаются пороговые эффекты, имеющие место при кластеризации рецепторов. Дается трактовка процессов кластеризации с позиции теории фазовых переходов I-ого рода. Анализируется роль затравочных

нуклеационных процессов при кластеризации рецепторов на клеточных мембранах в случаях гомогенной и гетерогенной нуклеации.

В разделе 1.4 обсуждается робастность порогового клеточного распознавания, дается классификация типов биологического узнавания, анализируется проблема чувствительности и специфичности. Делается вывод, что чувствительность и специфичность являются взаимно-дополнительными характеристиками процессов узнавания. Анализируется устойчивость механизмов распознавания к «шумам», которая существенным образом зависит от кинетических аспектов клеточного узнавания, в том числе от скорости узнавания и времени экспозиции. Дается анализ различных трактовок специфичности клеточного узнавания. Формулируется проблема рационального выбора перспективных подходов к оценке специфичности разрабатываемых CAR систем.

В Главе 2 описывается развиваемый физико-математический подход к оценке кинетических барьеров, имеющих место при ассоциации рецепторов на мембране. Дается общая постановка задачи, выводятся условия образования устойчивой связи между рецепторами, строятся параметрические диаграммы устойчивости.

В Главе 3 описывается модель процессов нуклеации кластеризующихся рецепторов. Формулируется общая постановка задачи, приводится вывод условий активации лимфоцитов как для случая абсолютно закритического кластера, так и для случая условно закритического кластера. Приводится алгоритм учёта гетерогенности популяций клеток при оценке потока закритических кластеров.

В Главе 4 выводятся уравнения, устанавливающие связь специфичности с чувствительностью CAR. Вводится понятие критической ткани. Формулируются условия необходимые для проведения эффективной терапии. Опираясь на построенные параметрические диаграммы, формулируется алгоритм действий при бракераже наименее перспективных CAR систем.

В Главе 5 обсуждаются вопросы применимости развитого подхода, использованных допущениях и упрощениях, а также возможности практического применения полученных результатов. Указывается, что несмотря на ограничения, развитый подход для разработки клинических CAR систем, он обладает

предсказательной силой в отношении сравнения гомологических рядов CAR, селекции наименее перспективных вариантов в духе идей академика Н.И. Вавилова. Делается заключение, что разработанные правила отбора наиболее и наименее перспективных вариантов, по сути, представляют собой разновидность статистических «правил запрета», широко известных в теоретической физике.

В разделе Заключение подводятся основные итоги, указываются имена сотрудников ряда организаций и наименования грантов, сделавших возможным завершение данной работы.

Глава 1. Обзор литературы

1.1. Общая проблема биологического узнавания

1.1.1. Краткий исторический экскурс

Проблемы биологического узнавания широко обсуждаются в среде специалистов [27,29,30]. Биологов интересуют эти проблемы по многим причинам. Многие биологические системы вступают в конфликты с другими системами, стремятся их подавить (ослабить) или, наоборот, усилить [1,46,47]. Для того, чтобы понять, как проникновение одних организмов в структуру других организмов сказывается на будущем развитии последних, с давних времён ставятся эксперименты, имеющие целью проследить, существуют ли биологические барьеры в такого рода процессах. В тех случаях, когда барьеры обнаруживаются, принято говорить, что каждая система стремится ограничить собственный внутренний мир и собственные штатные механизмы её функционирования от воздействия извне.

В этой области есть вопросы, которые имеют важное практическое значение, волнующие узких специалистов. К их числу относятся вопросы вакцинации [48,49], вопросы заражения [50,51], вопросы, связанные с распространением эпидемий [52,53]. Определение, в каких случаях внешний агент способен оказывать существенное действие на биологическую систему и, в частности, на организм человека, а в каких нет, играет важную роль в современной физиологии. Эти вопросы подробно рассматриваются во всех базовых курсах по физиологии (см. Гайтон Холл [54], Ральф Шмидт, Ханс-Георг Тевс [55], [56,57]). Развитие идей в этой области имеет долгую историю [58].

Примечательно, что узнавание часто связано с бинарными процессами («да или нет»), то есть со скачками [28]. Наряду с этим имеются ситуации, когда даже длительное наблюдение за состоянием системы не позволяет прийти к заключению в отношении того, есть ли какой-либо ее отклик на конкретное внешнее воздействие [59]. Такого рода эффекты чаще всего наблюдаются, когда имеют дело

с хроническими факторами, хроническими воздействиями или хронически протекающими заболеваниями.

Вопросы, которые будут затрагиваться в данной работе, строго говоря, должны быть отнесены к эффектам, при которых имеют место лишь самые первичные акты распознавания. При этом представляется резонным отличать распознавание от узнавания. Термин «узнавание», в контексте данной работы, имеет смысл использовать для обозначения процессов, в которых та или иная система пассивно реагирует на появление внешнего воздействия, в духе принципа Ле-Шателье. Как-то ознакомившись с характером внешнего воздействия, система, условно говоря, «принимает это к сведению», вяло видоизменяя свое местоположение или динамику. Под термином «распознавание» в настоящей работе будет пониматься активная реакция системы, при которой она, неся затраты и издержки, стремится «решить для себя», следует ли ей «смириться» с конкретным внешним раздражающим воздействием или же надлежит начать с ним активно бороться всеми имеющимися средствами ввиду того, что этот воздействие представляет для системы экзистенциальную угрозу. В тех случаях, когда система распознает, что воздействие является потенциально вредоносным, она «не сидит» дальше, «сложа руки», наблюдая за ним, а начинает активно действовать на опережение.

В этом смысле биологические распознающие системы по своему принципу действия ничем не отличаются от технических распознающих систем раннего оповещения, используемые в самых разных областях народного хозяйства для своевременного детектирования и предотвращения нежелательного развития опасных ситуаций [60-63]. Во всех случаях «распознавание» подразумевает фоновый мониторинг ситуации, имеющейся «в окрестности» системы, и способность к оперативному реагированию на класс воздействий, относящихся к числу угрожающих системе, а потому нежелательных. Известно, что такого рода реакции как правило обеспечиваются системами, которые находятся в метастабильном состоянии. Известен целый ряд такого рода биологических распознающих систем [64,65]. Отметим, что они могут иметь как клеточную

природу, так и молекулярно-биохимическую природу. Анализ механизмов раннего распознавания Т-лимфоцитами чужеродных клеток, играющих важную роль в иммунологических процессах, будет предметом данной работы.

1.1.2. Биохимические системы распознавания и быстрого реагирования

Исторически так случилось, что именно сложно устроенные биохимические системы распознавания чужеродных агентов были наиболее подробно изучены. В частности, в связи с проблемами трансплантологии выяснилось, что многие вещества, попадающие в организм человека, способны вызывать острые реакции, связанные с быстрой сменой того состояния, в котором организм исходно находился. Все известные на сегодняшний день системы такого рода имеют каскадную природу. Именно каскадное устройство этих систем обеспечивает их быстрое срабатывание. Последнее требуется для того, чтобы предотвратить негативные последствия, которые могут вызываться чужеродными агентами, представляющими серьезную угрозу для организма.

Длительность непосредственной биохимической реакции на эти воздействия является непродолжительной, причём она меньше митотического клеточного цикла. То есть первичные биохимические реакции развиваются до того, как появляются нужные клетки, которые в дальнейшем будут принимать участие в защитных механизмах. Прежде всего срабатывают элементы гуморального иммунитета и те звенья системы свёртывания крови, которые в момент воздействия представлены необходимым количеством зимогенов в крови.

Присутствие ферментов в виде зимогенов означает, что система распознавания заранее подготовилась к тому, чтобы в нужный момент среагировать. Она не реагирует на слабые, допороговые внешние воздействия. Такие состояния принято называть «ждущими». Однако в нужный момент система пороговым образом активируется, и ее реакция на внешнее раздражение начинает развиваться стремительно. То есть режимы эффективного противодействия внешним воздействиям начинают развиваться только при возникновении закритической стимуляции [66-68].

Биохимические каскадные системы в настоящее время довольно подробно изучены в современной биологии [69-71]. Количество ссылок непрерывно растет [72,73]. К числу наиболее быстро развивающихся процессов распознавания относятся процессы в эндокринных системах реагирования, в которых резкое выделение инсулина или атропина соответствующими органами организма происходит за считанные секунды. Любое повреждение печени приводит к тому, что «мгновенно» выделяются те вещества, которые оказывают воздействие на динамику организма. В этом случае реакции очень быстрые и изучение соответствующих биохимических систем распознавания вращается вокруг проблем конвертации нейромедиаторных воздействий в ферментативные процессы [74,75]. При этом системы первичного распознавания чаще всего являются элементами более широких и серьезных защитных систем [76,77]. В последние годы наметился значительный прогресс в понимании роли пороговых эффектов, имеющих место в системе свёртывания крови, которая представляет собой один из ярких примеров защитных систем [78-80].

1.1.3. Пороговые эффекты в системе свёртывания крови

Среди биохимических систем распознавания и последующего быстрого реагирования принято выделять системы предотвращения массивных кровопотерь. Одной из таких систем является система свёртывания крови. Если эта система недостаточно эффективно и быстро срабатывает, то организм, по крайней мере организм человека, также как и высших млекопитающих, может погибнуть от естественной потери крови. В этом смысле эта система не может раскачиваться постепенно, и нет времени ждать, когда вещество А превратится в вещество Б, потом подумает, ещё во что-то превратится, скажем, в С и так далее.

Анализ показал, что звенья системы свертывания крови, действительно, имеют каскадную природу [81,82]. И система свертывания, и система фибринолиза относятся к разряду неравновесных систем с каскадной регуляцией. И эта каскадная регуляция обеспечивает быстроту реагирования, что подразумевает наличие у системы способности к оперативному предотвращению кровотечений.

Соответственно, гибель организма в результате нарушения естественных механизмов массопереноса при кровопотерях делается менее вероятной.

Отдельный вопрос, что этой системой может быть неправильно распознан сигнал и тогда, в тех условиях, в которых нет никакого кровотечения или угрозы кровотечения, система может среагировать. Это приводит к тому, что появляются множественные тромбы, развиваются процессы диссеминированного внутрисосудистого свёртывания (ДВС). В таких случаях говорится о том, что так называемая контактная активация или другие механизмы раннего распознавания факторов, влияющих на агрегатное состояние крови, сработали ошибочно. Предотвращение ДВС также, как и коррекция его развития подразумевает использование методов интенсивной терапии.

Система свертывания крови относится к классу быстрых. Все они работают по принципу «да-нет». Если система свертывания уже сработала, то дальше ждать нельзя, надо немедленно реагировать. Недавние работы показали, что если в течение 50 минут с начала появления микросгустков в кровотоке не ввести фибринолитические агенты, то эффективность растворения внутрисосудистых тромбов значительно падает [83-85]. Поэтому биохимические распознающие системы активно изучаются в плане того, каким именно образом происходит распознавание и каковы возможности быстрого реагирования на их срабатывание.

1.1.4. Распознавание «свой-чужой» иммунной системой

Защита организма от чужеродных воздействий обеспечивается специальной системой, которую называют иммунной системой. Проникновение инородных факторов в организм может представлять для него определённую угрозу. Самые ранние из систем распознания и соответственно оповещения организма о том, что имеет место проникновения чужеродных агентов, обеспечиваются каскадными системами, которые известны под названием систем комплимента [86,87]. Эти системы срабатывают очень быстро и в результате происходит своего рода первичная «сортировка» и «маркировка» воздействий, которые могут представлять собой потенциальную опасность и с которыми более сложные компоненты

иммунной системы защиты, в частности, системы гуморального и специфического иммунитета должны будут работать впоследствии [67,68]. Другими словами, у организма есть несколько эшелонов (рубежей) защиты.

На первом рубеже активно функционируют чисто плазменные процессы, связанные с системой комплимента, а также с системой свёртывания. При этом обе системы работают в одну сторону. В направлении распознавания первичной угрозы и защиты от нее за счет формирования фибрин-полимерных сетей, способных иммобилизовать внешние агенты. Такого рода факты установлены в отношении многих млекопитающих [88,89].

Интересно, что у земноводных иммунологические процессы реализуются не только внутри организма, но и на их внешних покровах за счет слизистых, как это имеет место у лягушек, жаб и некоторых других видов [90]. В своей основе эти слизистые представляют собой полимерные гелевые системы, обеспечивающие захват чужеродных агентов с целью их последующего дожигания с помощью перекисей [91,92]. Такими образом, образование слизи (желеподобных слоев) на коже земноводных служит целям обездвиживания (иммобилизации) чужеродных агентов, пытающихся проникнуть внутрь организма.

По существующим представлениям формирование фибрин-полимерных сгустков в сосудах в ответ на появление в кровотоке чужеродных агентов имеет место как при локальном повреждении целостности сосудистых стенок, так и при диссеминированном (делокализованном по всей системе кровообращения) свертывании крови [93,94]. В результате распространение экзогенных агентов по системе циркуляции крови затрудняется за счет «парусности» фибрин-полимерных образований вокруг них. Поступившие в кровоток экзогенные агенты локализуются и иммобилизируются, как правило в периферических мелких сосудах. Как следствие увеличивается время их экспозиции для дальнейшей маркировки за счет элементов системы комплимента.

Очевидно, что чем больше время экспозиции, тем выше вероятность распознавания чужеродных агентов системой комплимента и, как следствие тем больше общая надежность иммунной системы. В этом смысле не будет

преувеличением сказать, что активация системы свертывания крови содействует более прецизионному наведению на эвентуально опасные экзогенные агенты каскадных процессов, участвующих в генерации иммунологического ответа. Процессы такого рода являются порогово активируемыми. То есть они способны развиваться стремительным самоускоряющимся образом. Однако, механизмы их активации связанны с качеством распознавания потенциальных угроз. В идеале иммунная защита подразумевает нанесение быстрого и точного удара именно туда, откуда исходит угроза. Поэтому вся проблема биологического распознавания сводится к тому, что все угрозы должны быть четко идентифицируемыми, чтобы последствия собственной реакции организма на внешнее воздействие не оказались сами по себе более угрожающими для него, чем тот фактор, который исходно вызвал беспокойство.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Приходько Иван Владимирович, 2025 год

ИСТОЧНИК

d

1Лг

30~200 дт"2

2~10

103~105 дт"2 50~300 дт"2

20~150 дт"2

13~15

10"7~10

дш2

0.2~4

"1

60~100 дш"2

3~4

108 дш"2 50~200 дш"2

20~70 дш"2

13~15

дш2

0.8~1.2

60~100 дш"2

3~4

108 дш"2 150~300 дш"2

30~50 дш"2

13~15

10"6 ~10"2 10"4~10"3

дш2

0.4~0.7

Концентрация CAR на поверхности CAR клеток в покое

Степень пересыщенности CAR на мембране

Концентрация CAR в кластере

Концентрация антигенов на поверхности целевых клеток

Концентрация антигенов на поверхности

клеток критической ткани

Кинетическая размерность колебаний CAR на поверхности CAR клеток

Константа аффинности между CAR и антигеном

Относительное увеличение эффективной (осцилляционной) массы CAR из-за ассоциации с антигеном

Общее количество CAR в [295], а площадь ниже

Может быть оценена из доли CAR в кластерах после активации [24]

[294]

Площадь поверхности из [296], а количество антигенов из [243]

Площадь поверхности из [296], а количество антигенов из [14]

[295]

[297]

Молекулярные массы из базы данных белков [298]

S

С

с

ПАР ДИАПАЗОН АНТИ- АНТИ- ОПИСАНИЕ ИСТОЧНИК

АМЕ ЗНАЧЕНИЙ CD19 BCMA

ТР V ~v v min v max KYMRIAH ABECMA

D 3~30 10~20 10~20 Двухмерный Для похожих по

y.m2/s ДШ2/5 коэффициент диффузии CAR по поверхности CAR клетки размеру мембранных белков [299]

мс 102~105 102~107 102~107 Количество закритических CAR кластеров, необходимое для индуцирования цитотоксичности CAR клеток Оценка для не модифицирован ных Т-клеток [298]

Ncar 106~108 107 107 Количество CAR клеток в рассматриваемой системе (пациенте) [300]

Nh 109~10<< 1010 1010 Общее количество клеток в рассматриваемой системе (пациенте) [301]

S 300~800, 300~800, 300~800, Поверхность CAR [300]

ДШ2 ДШ2 ДШ2 клетки

tmt 105~107 106 107 Время удвоения [302]

сек сек сек целевых опухолевых клеток

^mc 106~108 107 106 Время активного [116]

сек сек сек циркулирования CAR клеток в рассматриваемой системе (пациенте)

ПАР АМЕ ТР

ДИАПАЗОН ЗНАЧЕНИЙ

V

" mm " max

АНТИ-CD19

KYMRIAH

АНТИ-BCMA

ABECMA

ОПИСАНИЕ

ИСТОЧНИК

0~20

-2~20

0~25

0~23

0~12 1~16 Нормализованны

й размер критического кластера для целевых клеток

10~16 9~15 Безразмерное

время удвоения целевых клеток

2~18 7~20 Нормализованны

й размер критического кластера для

клеток критической ткани

11~17 10~16 Безразмерное

время активного циркулирования

CAR клеток в рассматриваемой системе (пациенте

Уравнение (56)

Логарифм уравнения (55)

Уравнение (56)

Логарифм уравнения (55)

t

t

с

с

Приложение 2. Вывод уравнений для олигомерных антигенов

В свете полученных результатов становятся возможными новые методы поиска «гомологичных рядов» в нескольких биологически важных семействах систем рецептор-антиген. Особый интерес представляют олигомерные антигены. В частности, исследовался гомологичный ряд для олигомеров главных комплексов гистосовместимости (МНС)

Локальная концентрация мест связывания антигенов резко увеличивается, когда олигомерный антиген находится вблизи поверхности клетки. Предполагается, что эта большая концентрация одинакова для олигомеров разного размера, поскольку мономеры антигена находятся на одинаковом расстоянии. Поэтому предполагается, что локальная концентрация антигенов является некоторой константой [а], когда олигомер находится вблизи поверхности клетки, и нулевой в противном случае. Тогда выражение для приведенного размера критического кластера Аа (М) в зависимости от олигомерности лиганда М имеет вид:

Доля времени, которую олигомеры проводят вблизи поверхности клетки, пропорциональна концентрации олигомера в растворе [Л]:

где — время, проведенное олигомерами вблизи поверхности клетки, £ — общее время, Д — константа пропорциональности.

После подстановки уравнения (61) в уравнения (55) и (57) получаем выражение для вероятности цитотоксичности Р:

где т0 — безразмерное время, рассчитанное без учета олигомерности, Ха — безразмерный критический размер, рассчитанный при концентрации антигена [а].

(60)

^ Л ~

(61)

После серии преобразований уравнения (62) нетрудно получить следующую линейную аппроксимацию логарифма концентрации полуактивации (Р = 1/2) от олигомерности:

1п[Л] ~к-9-М (63)

Где коэффициенты задаются уравнениями (64) и (65):

'¿а (1) 1п 2\

к = 1п

в =

То Р 3 пС

(64)

(65)

СБ КАг [а]

Уравнение (63) используется для фиттинг данных из статьи Кохрана, Кэмерона и Стерна об активации Т-клеток олигомерами главного комплекса гистосовместимости [303]. Наилучшее согласие между уравнением (63) и данными достигается при к = -5.26 и в = 0.92.

ю

8

•с

Г

- - №еогу • МНС

М

Рисунок 12. Зависимость активации Т-клеток от олигомерности главного комплекса гистосовместимости (MHC). Абсцисса M показывает количество индивидуальных MHC в синтетическом олигомере MHC. Ордината — ^[Д] показывает минимальный логарифм концентрации олигомера MHC, при котором происходит активация Т-клеток. Пунктирная линия показывает «гомологичный ряд», предсказанный разработанной теорией. См. [14].