中科蓝华科学家将“免疫平衡”理论数学化并建立免疫动力学的理论框架

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  • 2022-12-05 星期一
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中科蓝华


免疫学领域长期缺乏一个可以定量描述免疫反应的普遍适用的理论模型,免疫平衡理论通常局限于对免疫现象的哲学意义的解释。因此,有必要建立一种新的免疫理论,即免疫动力学理论,重新分析免疫反应的过程。近期中科蓝华(广州)生物医药技术有限公司(中科蓝华)陈小平博士将免疫平衡理论数学化,建立了一系列的免疫动力学方程,因而建立了免疫动力学的理论框架,相关研究成果From immune equilibrium to immunodynamics近日发表于Frontiers in Microbiology

作者首先将免疫动态平衡immune dynamic equilibrium量化为正负免疫immune power间的比值,建立免疫动态平衡方程。然后,假设免疫反应过程中阳性免疫动力和阴性免疫动力曲线下的面积相等(不管这个假设是否正确,基于这一关键假设,通过系列思想实验和数理逻辑推演,推导出一系列新的概念和表达式,包括免疫作用immune force, Fim和免疫制动力immune braking force, Fib的新概念及其表达式,即免疫动力学的理论方程,并根据这些方程得到了免疫动力学的理论曲线。通过理论方程的等价变换和功能数据的实际计算,利用曲线比较和拟合的方法,建立了一组免疫动力学的实用方程,并利用这些实用方程解决与免疫动力学相关的理论和实际问题。通过这种方式,将传统的免疫平衡理论数学化,把它从一个哲学范畴转变为一种新的具体的科学理论,即免疫动力学理论,解决了传统理论长期无法指导个体化医疗实践的困境。

根据免疫动力学方程,可以清楚地看到免疫治疗(包括疟原虫免疫疗法)会诱发一个免疫动力学过程,治疗开始发挥作用的时间就是当免疫作用力(Fim)大于1的时候,应该终止治疗的时间就是当Fim的测量值经过一个迅速的上升阶段和一个相继缓慢的下降阶段到接近于1的时候。过程中Fim值的变化形成一条曲线(免疫作用力曲线,Fim曲线),利用这条曲线可以估算免疫治疗的剂量和疗程,Fim曲线下的面积(AUC Fim)可以用来预测疗效。如果免疫治疗一旦诱发以免疫制动力(Fib)为主导的无效免疫反应,就马上可以判断为无效治疗。作者根据免疫动力学方程预测,肿瘤的超级进展hyperprogression是由免疫治疗诱导的以Fib主导的有害无效免疫反应所致。由于每个患者经免疫治疗诱发的Fim动态曲线都不一样,因此临床医生可以探索根据这条曲线以及曲线下的面积来指导个体化的免疫治疗。   


                             关键免疫动力学方程

原文链接:https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmicb.2022.1018817/full