Новорожденные с их развивающейся иммунной системой сталкиваются с высоким риском заражения в критические первые месяцы жизни. Хотя материнские вакцины могут усилить иммунитет младенца, доставляя антитела через плаценту, эти вакцины и график их введения не оптимизированы и не всегда обеспечивают равномерную защиту для всего населения.

Исследователи с кафедры биомедицинской инженерии Университета Вирджинии создали передовую вычислительную модель, которая учитывает ключевые факторы, регулирующие передачу антител от матери к плоду.

В своей обзорной статье, опубликованной в журнале Nature Immunology , они описывают, как математическая модельная структура открывает возможности для создания более безопасных и эффективных вакцин для матерей, уязвимых групп населения, и оказывает широкое влияние на иммунитет новорожденных.

Целевые материнские вакцины для новорожденных
Под руководством доцента кафедры биомедицинской инженерии Сепидеха Долатшахи и аспирантки Ремзие Вессель группа исследователей из Университета Вирджинии проливает свет на механизмы, управляющие селективным переносом антител через плаценту, уделяя особое внимание антителам IgG, которые обеспечивают иммунитет новорожденных.

«Наша модель отражает кинетику и динамику сложных процессов переноса плацентарных антител способами, которые предыдущие исследования просто не могли себе позволить», — сказал Долатшахи.

Долатшахи также отметил, что подход механистического моделирования открывает путь к рациональной разработке вакцин для матерей и персонализированной терапии, предоставляя основу для количественной оценки относительного воздействия регуляторных факторов, а также индивидуальных и популяционных уязвимостей для более эффективной защиты всех младенцев, включая рожденных недоношенными, от серьезных инфекций.

Это значительный отход от традиционного эмпирического дизайна вакцин , который в значительной степени опирался на статические модели или исследования на животных с ограниченной применимостью к физиологии человека.

Вместо этого эта модель может интегрировать динамические изменения в структуре плаценты и материнском иммунном ответе с течением времени, что позволяет идентифицировать кинетические узкие места, которые ограничивают попадание антител к плоду. Понимая эти узкие места, исследователи могут разрабатывать материнские вакцины, которые более эффективно доставляют новорожденным именно те антитела, которые им нужны для иммунной защиты.

Потенциальное воздействие на новорожденных и более широкие группы пациентов
Последствия разработки вакцин с точки зрения моделирования распространяются не только на новорожденных, но и на другие группы высокого риска, включая пациентов с ослабленным иммунитетом и пожилых людей, которым могут быть полезны аналогичные модели, разработанные с учетом их уникальных потребностей.

Для младенцев воздействие оптимизированных материнских вакцин может спасти жизнь, особенно для тех, кто родился преждевременно, у кого часто отсутствует полная защита материнских антител, обеспечиваемая во время доношенной беременности. Кроме того, модель может позволить разрабатывать вакцины, нацеленные на конкретные инфекционные заболевания, которые представляют значительный риск для новорожденных, потенциально снижая неонатальную смертность во всем мире.

«Представьте себе плаценту как селективный фильтр», — описывает Долатшахи. «Наша модель помогает выявить, какие антитела могут эффективно проходить и когда».

Вооружившись этими знаниями, команда ставит перед собой конечную цель — разработать вакцины, которые оптимизируют этот естественный процесс передачи, укрепляя иммунитет уязвимых новорожденных в первые критические месяцы их жизни.

За пределами младенчества этот подход к моделированию может в конечном итоге помочь в разработке стратегий вакцинации для групп населения с различными иммунными возможностями, например, для лиц с хроническими заболеваниями или тех, кто проходит лечение, подавляющее иммунную систему.

Эта структура также может дать представление о том, как эффективность переноса антител варьируется в зависимости от характеристик пациента, таких как возраст, подверженность стрессовым факторам или генетический фон, что прокладывает путь к более персонализированному подходу к иммунизации.

« Вычислительная модель в настоящее время является исследовательским инструментом , требующим дальнейшей проверки перед непосредственным клиническим применением», — сказал Вессель. «С дополнительной доработкой и проверкой ее потенциально можно будет протестировать в клинике, чтобы в ближайшем будущем направлять стратегии вакцинации пациентов».