Никогда бы не подумала!
Если человек излечился от коронавирусной инфекции, в его организме сохранятся остатки частиц SARS-CoV-2, осевшие в тканях кишечника.
Удивительно, но они способны стимулировать иммунную систему, заставляя организм вырабатывать более сильные антитела даже спустя полгода после выздоровления, пришли к выводу ученые из Рокфеллеровского университета.
Даже от коронавируса бывает польза! Специалисты провели ряд исследований, в том числе изучили выработку антител у 87 человек через месяц после заражения, а затем снова через полгода.
И выяснили, что тип иммунной реакции при ковид-инфекции может обеспечить защиту в течение длительного времени, позволяя организму быстро и эффективно реагировать на вирус при повторном контакте.
Иммунная система создает В-клетки памяти при активации В-лимфоцитов с помощью Т-клеток.
Оказалось, что после избавления организма от COVID-инфекции клетки претерпевают ряд мутаций, и антитела, вырабатываемые ими, становятся более эффективными, чем первоначальные.
Они лучше сцепляются с вирусом и распознают даже мутировавшие его версии. Что-то подобное происходит при заражении вирусом герпеса или ВИЧ, отмечают ученые. Они называют свое открытие важным и внушающим оптимизм.
Ковид, ВИЧ, малярия: в Иркутске придумали способ прогнозирования инфекций
Ученые ИРНИТУ и СО РАН предложили методы математического моделирования, позволяющие с высокой точностью описывать динамику распространения COVID-19, ВИЧ и малярии. Об этом сообщает пресс-служба вуза.
Основу методики составляют системы нелинейных дифференциальных уравнений с параметрами. Разработка стала итогом совместных исследований сотрудников ИРНИТУ и Института систем энергетики имени Мелентьева СО РАН.
В 2020 году авторы выиграли грант Ученого совета ИРНИТУ на создание Научной школы совместно с РАН, реализуемой лабораторией промышленной математики Байкальского института БРИКС.
Один из ключевых проектов получил название «Математические методы моделирования динамических систем в энергетике и медицине».
– Математика – универсальная наука. Один и тот же цифровой аппарат можно применить для исследования динамики, например, распространения компьютерных вирусов и заболеваний.
Мы предложили способы, позволяющие с высокой точностью решать такие системы. Подчеркну, что для подбора эффективной методики важно изучить поведение нелинейных моделей.
В зависимости от параметров, решение может быть единственным, множественным и может происходить его ветвление в зависимости от поведения ключевых параметров или же разрушаться.
Последнее может свидетельствовать о том, что способность модели ограничена по временной школе и модель не адекватно описывает поведение на большом временном интервале.
Вычисление границы, на которой работает модель – это кропотливый процесс, требующий высокого уровня математической подготовки.
Работоспособность модели проверена на реальных тестовых данных, – рассказал профессор РАН, заведующий лабораторией промышленной математики, главный научный сотрудник отдела прикладной математики ИСЭМ СО РАН, д.ф-м.н. Денис Сидоров.
Ученые разработали метод, основанный на стохастической арифметике, позволяющий находить оптимальный порядок сходимости численного метода, улавливать вычислительные неустойчивости.
Это позволит избежать ситуаций, когда цифровая модель начнет выдавать некорректный результат. В этом заключаются основное преимущество и новизна работы, отмечают участники научного проекта.
Ученые подготовили три публикации, а также написали главу для монографии издательства Elsevier, посвященную распространению ВИЧ-инфекции.
На примере математических моделей рассмотрели, как вирус на клеточном уровне влияет на иммунитет.
Схожие динамические процессы, касающиеся малярии, описали научный сотрудник лаборатории, PhD (applied mathematics) Самад Нойягдам и доцент БИ БРИКС Алена Дрегля.
Если человек излечился от коронавирусной инфекции, в его организме сохранятся остатки частиц SARS-CoV-2, осевшие в тканях кишечника.
Удивительно, но они способны стимулировать иммунную систему, заставляя организм вырабатывать более сильные антитела даже спустя полгода после выздоровления, пришли к выводу ученые из Рокфеллеровского университета.
Даже от коронавируса бывает польза! Специалисты провели ряд исследований, в том числе изучили выработку антител у 87 человек через месяц после заражения, а затем снова через полгода.
И выяснили, что тип иммунной реакции при ковид-инфекции может обеспечить защиту в течение длительного времени, позволяя организму быстро и эффективно реагировать на вирус при повторном контакте.
Иммунная система создает В-клетки памяти при активации В-лимфоцитов с помощью Т-клеток.
Оказалось, что после избавления организма от COVID-инфекции клетки претерпевают ряд мутаций, и антитела, вырабатываемые ими, становятся более эффективными, чем первоначальные.
Они лучше сцепляются с вирусом и распознают даже мутировавшие его версии. Что-то подобное происходит при заражении вирусом герпеса или ВИЧ, отмечают ученые. Они называют свое открытие важным и внушающим оптимизм.
Ковид, ВИЧ, малярия: в Иркутске придумали способ прогнозирования инфекций
Ученые ИРНИТУ и СО РАН предложили методы математического моделирования, позволяющие с высокой точностью описывать динамику распространения COVID-19, ВИЧ и малярии. Об этом сообщает пресс-служба вуза.
Основу методики составляют системы нелинейных дифференциальных уравнений с параметрами. Разработка стала итогом совместных исследований сотрудников ИРНИТУ и Института систем энергетики имени Мелентьева СО РАН.
В 2020 году авторы выиграли грант Ученого совета ИРНИТУ на создание Научной школы совместно с РАН, реализуемой лабораторией промышленной математики Байкальского института БРИКС.
Один из ключевых проектов получил название «Математические методы моделирования динамических систем в энергетике и медицине».
– Математика – универсальная наука. Один и тот же цифровой аппарат можно применить для исследования динамики, например, распространения компьютерных вирусов и заболеваний.
Мы предложили способы, позволяющие с высокой точностью решать такие системы. Подчеркну, что для подбора эффективной методики важно изучить поведение нелинейных моделей.
В зависимости от параметров, решение может быть единственным, множественным и может происходить его ветвление в зависимости от поведения ключевых параметров или же разрушаться.
Последнее может свидетельствовать о том, что способность модели ограничена по временной школе и модель не адекватно описывает поведение на большом временном интервале.
Вычисление границы, на которой работает модель – это кропотливый процесс, требующий высокого уровня математической подготовки.
Работоспособность модели проверена на реальных тестовых данных, – рассказал профессор РАН, заведующий лабораторией промышленной математики, главный научный сотрудник отдела прикладной математики ИСЭМ СО РАН, д.ф-м.н. Денис Сидоров.
Ученые разработали метод, основанный на стохастической арифметике, позволяющий находить оптимальный порядок сходимости численного метода, улавливать вычислительные неустойчивости.
Это позволит избежать ситуаций, когда цифровая модель начнет выдавать некорректный результат. В этом заключаются основное преимущество и новизна работы, отмечают участники научного проекта.
Ученые подготовили три публикации, а также написали главу для монографии издательства Elsevier, посвященную распространению ВИЧ-инфекции.
На примере математических моделей рассмотрели, как вирус на клеточном уровне влияет на иммунитет.
Схожие динамические процессы, касающиеся малярии, описали научный сотрудник лаборатории, PhD (applied mathematics) Самад Нойягдам и доцент БИ БРИКС Алена Дрегля.
