Детальная информация

Данная работа посвящена разработке алгоритмов для анализа эволюционной динамики вируса гриппа и создания систем оптимизации штаммового состава сезонных вакцин. Исследование так же направлено на разработку и верификацию эволюционной модели антигенного дрейфа на древовидных топологии, симулирующей многомерное антигенное пространство. В результате исследования был проведен вычислительный эксперимент с использованием разработанного программного комплекса на базе метода Монте-Карло, а также реализовано комплексное моделирование временной динамики и антигенной эволюции вируса гриппа А. Экспериментально и математически обосновано, что двумерные непрерывные сетки наделяют вирус избыточными геометрическими степенями свободы. Это приводит к эффекту взаимного поглощения иммунных шлейфов и нереалистичному пандемическому взрыву заболеваемости. В качестве итоговой модели была взята топология, где пространство конструируется инкрементально в процессе мутаций со случайной длиной скачка и учетом абсолютных антигенных координат. Было объяснено и приведены аргументы, что переход к древовидной топологии естественно ограничивает избыточные степени свободы вируса и приводит к структурной самоорганизации системы. Алгоритм достаточно естественно моделирует магистральный эволюционный ствол с отмирающими боковыми ветвями, демонстрируя феномен клональной интерференции. Разработанная модель поддерживает стабильную бегущую волну с реалистичными показателями эндемической заболеваемости на горизонте в несколько десяток лет, что делает ее достоверным инструментом для прогнозирования динамики патогенов и дальнейшей реализации вакцины от сезонных вирусов гриппа и аналогичных ему SARS-COV.

This work is devoted to the development of algorithms for analyzing the evolutionary dynamics of the influenza virus and creating systems for optimizing the strain composition of seasonal vaccines. The research is also aimed at developing and verifying an evolutionary model of antigenic drift on a tree-like topology simulating a multidimensional antigenic space. As a result of the research, a computational experiment was conducted using the developed software complex based on the Monte Carlo method, and comprehensive modeling of the temporal dynamics and antigenic evolution of the influenza A virus was implemented. It has been experimentally and mathematically substantiated that two-dimensional continuous grids endow the virus with excessive geometric degrees of freedom. This leads to the effect of mutual absorption of immune wakes and an unrealistic pandemic explosion of morbidity. As the final model, a topology was taken where the space is constructed incrementally during the mutation process with a random jump length and taking into account absolute antigenic coordinates. It was explained and arguments were provided that the transition to a tree-like topology naturally limits the excessive degrees of freedom of the virus and leads to the structural self-organization of the system. The algorithm quite naturally models the main evolutionary trunk with dying-off side branches, demonstrating the phenomenon of clonal interference. The developed model supports a stable traveling wave with realistic indicators of endemic incidence over a horizon of several tens of years, which makes it a reliable tool for predicting the dynamics of pathogens and the further implementation of vaccines against seasonal influenza viruses and similar SARS-CoV.