Determination of the parameters of the mathematical model of the immune response to HIV

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Human immunodeficiency virus of type 1 (HIV) attacks the immune system and thereby weakens the defense against other infections and some types of cancer that the immune system of a healthy person can cope with. Despite the use of highly active antiretroviral therapy (HAART), there are no methods yet to completely eliminate HIV from the body of an infected person. However, due to the expansion of access to HIV prevention, diagnosis and treatment with HAART, HIV infection has moved into the category of controllable chronic diseases. Mathematical modeling methods are actively used to study the kinetic mechanisms of HIV pathogenesis and the development of personalized approaches to treatment based on combined immunotherapy. One of the central tasks of HIV infection modeling is to determine the individual parameters of the immune system response during the acute phase of HIV infection by solving inverse problems. To study the kinetics of the pathogenesis of HIV infection, a mathematical model of eight ordinary differential equations formulated by Bank et al. [5] was used. The system of equations of the model describes the change in the number of four subpopulations of CD4+ T cells and two types of CD8+ T cells. A feature of this model is the consideration of latently infected CD4+ T cells, which serve as the main reservoir of the viral population. The viral load on the human body is determined by the combination of populations of infectious and noninfectious viral particles. The inverse problem of parameter identification based on the data of the acute phase of HIV infection was studied. In particular, the identifiability of the parameters was studied and sensitivity analysis from the input data was performed. The inverse problem was reduced to a minimization problem using the evolutionary centers method.

About the authors

P. S. Surnin

Sobolev Institute of Mathematics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: p.surnin@internet.ru
Novosibirsk, Russia

M. A. Shishlenin

Sobolev Institute of Mathematics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: m.a.shishlenin@mail.ru
Novosibirsk, Russia

G. A. Bocharov

Marchuk Institute of Numerical Mathematics of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: g.bocharov@inm.ras.ru
Moscow, Russia

References

  1. Кабанихин С.И., Шишленин М.А. Об использовании априорной информации в коэффициентных обратных задачах для гиперболических уравнений// Тр. ИММ УрО РАН. - 2012.- 18, № 1.-С. 147-164.
  2. Соболь И.М. Глобальные показатели чувствительности для изучения нелинейных математических моделей// Матем. модел. -2005.- 17, № 9.- С. 43-52.
  3. ВИЧ-инфекция в Российской Федерации на 31 декабря 2021 г.// Референс-Центр по мониторингу за ВИЧ и ВИЧ-ассоциированными инфекциями [электронный ресурс].- Режим доступа: http://www.hivrussia.info/wp-content/uploads/2022/03/Spravka-VICH-v-Rossii-na-31.12.2021 -g.pdf (дата обращения: 11.11.2024).
  4. Banks H., Banks J., Link K., Rosenheim J., Ross C., Tillman K. Model comparison tests to determine data information content// Appl. Math. Lett. -2015.-43.-С. 10-18.-doi: 10.1016/j.aml.2014.11.002.
  5. Banks H.T., Davidian M., Hu S., Kepler G.M., Rosenberg E.S. Modelling HIV immune response and validation with clinical data// J. Biol. Dyn. - 2008.- 2, № 4.- С. 357-385.-DOI: 10.1080/ 17513750701813184.
  6. Banks H., Flores K.B., Hu S., Rosenberg E., Buzon M., Yu X., Lichterfeld M. Immuno-modulatory strategies for reduction of HIV reservoir cells// J. Theor. Biol.-2015.-372.-С. 146-158.-doi: 10.1016/j.jtbi.2015.02.006.
  7. Banks H., Hu S., Rosenberg E. A dynamical modeling approach for analysis of longitudinal clinical trials in the presence of missing endpoints// Appl. Math. Lett. -2017.-63.-С. 109-117.-doi: 10.1016/j.aml.2016.07.002.
  8. Bocharov G., Chereshnev V., Gainova I., Bazhan S., Bachmetyev B., Argilaguet J., Martinez J., Meyerhans A. Human immunodeficiency virus infection: from biological observations to mechanistic mathematical modelling// Math. Model. Nat. Phenom. -2012.- 7, № 5.-С. 78-104.-DOI: 10.1051/ mmnp/20127507.
  9. Gandhi R.T., Bedimo R., Hoy J.F., Landovitz R.J., Smith D.M. и др. Antiretroviral drugs for treatment and prevention of HIV infection in adults: 2022 recommendations of the international antiviral society- USA panel// JAMA. -2023.- 329, № 1.-С. 63-84.- doi: 10.1001/jama.2022.22246.
  10. Jenner A.L., Aogo R.A., Davis C.L., Smith A.M., Craig M. Leveraging computational modeling to understand infectious diseases// Curr. Pathobiol. Rep.- 2020.-8, № 4.-С. 149-161.- DOI: 10.1007/ s40139-020-00213-x.
  11. Kabanikhin S., Shishlenin M. Quasi-solution in inverse coefficient problems// J. Inverse Ill-Posed Probl.- 2008.-16, № 7.- С. 317-357.-doi: 10.1515/jiip.2008.043.
  12. Kabanikhin S., Shishlenin M. Theory and numerical methods for solving inverse and illposed problems// J. Inverse Ill-Posed Probl. -2019.- 27, № 3.- С. 453-456.-doi: 10.1515/jiip-2019-5001.
  13. Kazer S.W., Aicher T.P., Muema D.M., Carroll S.L., Ordovas-Montanes J. и др. Integrated single-cell analysis of multicellular immune dynamics during hyperacute HIV-1 infection// Nat. Med. -2020.- 26, № 4. -С. 511-518.-doi: 10.1038/s41591-020-0799-2.
  14. Landovitz R.J., Scott H., Deeks S.G. Prevention, treatment and cure of HIV infection// Nat. Rev. Microbiol.- 2023.-21.-С. 657-670.-doi: 10.1038/s41579-023-00914-1.
  15. Mej´ıa-de Dios J.-A., Mezura-Montes E. A new evolutionary optimization method based on center of mass: performance and safety management// В сб.: «Decision Science in Action Theory and Applications of Modern Decision Analytic Optimisation».-Singapore: Springer, 2019.- С. 65-74.-doi: 10.1007/978981-13-0860-4_6.
  16. Perelson A.S., Ribeiro R.M. Introduction to modeling viral infections and immunity// Immunol. Rev.- 2018.-285.- С. 5-8.-doi: 10.1111/imr.12700.
  17. Tsitouras C. Runge-Kutta pairs of order 5(4) satisfying only the first column simplifying assumption// Comput. Math. Appl. -2011.- 62, № 2. -С. 770-775.-doi: 10.1016/j.camwa.2011.06.002.
  18. Vemparala B., Chowdhury S., Guedj J., Dixit N.M. Modelling HIV-1 control and remission// npj Syst. Biol. Appl. - 2024.- 10, № 1.- 84.- doi: 10.1038/s41540-024-00407-8.
  19. Wendelsdorf K., Dean G., Hu S., Nordone S., Banks H. Host immune responses that promote initial HIV spread// J. Theor. Biol.-2011.-289.- С. 17-35.-doi: 10.1016/j.jtbi.2011.08.012.
  20. Zheltkova V., Argilaguet J., Peligero C., Bocharov G., Meyerhans A. Prediction of PD-L1 inhibition effects for HIV-infected individuals// PLOS Computational Biology.- 2019.- 15, № 11.-e1007401.- doi: 10.1371/journal.pcbi.1007401.
  21. HIV and AIDS// World Health Organization [электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www. who.int/news-room/fact-sheets/detail/hiv-aids (дата обращения: 11.11.2024).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».