抗病毒天然免疫反應信號轉導機制的建模、最佳化與控制

《抗病毒天然免疫反應信號轉導機制的建模、最佳化與控制》是依託武漢大學，由鄒秀芬擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：抗病毒天然免疫反應信號轉導機制的建模、最佳化與控制
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：鄒秀芬
• 依託單位：武漢大學

項目摘要

病毒性疾病對人類的生命安全和身體健康構成巨大威脅，抗病毒天然免疫信號轉導與調控機制的研究已成為當今生命科學與生物醫學研究的熱點和前沿領域。本項目旨在利用信息科學、數學的計算分析工具與生物學實驗相結合的系統生物學方法,揭示細胞抗病毒天然免疫反應信號轉導網路調控的分子機制。具體地，以現有的生物學實驗數據為基礎，研究病毒誘導I型干擾素基因表達信號轉導網路的建模和動力學分析；採用聚類分析和多目標演化算法技術，通過對抗病毒天然免疫相關蛋白相互作用網路的重構和計算分析來識別在抗病毒天然免疫中起核心作用的網路模體；利用最優控制理論考查病毒逃逸天然免疫的最優控制。通過生物學實驗驗證理論預測結果的有效性，進而闡明天然免疫應答過程中抗病毒信號轉導與調控的分子機制，為抗病毒疫苗研製及抗病毒藥物篩選與設計提供創新性思路和理論依據。本項目形成的理論成果和計算技術也可更廣泛套用於其它複雜的生物學系統。

結題摘要

抗病毒天然免疫信號轉導與調控機制的研究已成為當今生命科學與生物醫學研究的熱點和前沿領域。本項目旨在利用計算科學與生命科學等多學科交叉的系統生物學研究方法，揭示細胞抗病毒天然免疫反應信號轉導網路調控的分子機制。首先，以多組學高通量數據為基礎，通過數據整合、網路構建、數學建模和動力學分析，系統地闡明先天免疫信號轉導網路會產生單穩、雙穩和分岔等複雜的動力學行為，並進行了生物學實驗驗證。隨後通過多細胞的隨機模擬揭示負反饋有利於干擾素誘導的先天免疫通路的隨機表達；提出了一個新的識別蛋白複合物的方法，並識別先天免疫網路和流感病毒誘導的炎症反應網路中的關鍵蛋白及蛋白複合物；以熵為基礎的定量分析來揭示細胞命運的決策和內外噪聲的線性相互作用確保高精度細胞命運抉擇；用最優控制理論來分析在先天免疫系統防護失效情形下如何採取最優的控制策略取得最好的抗病毒治療效果；研究了複雜網路的可控性和控制能量，並從控制論的觀點解釋了生物網路的最優設計。為進一步闡明天然免疫應答過程中抗病毒信號轉導與調控的分子機制提供理論指導，為抗病毒疫苗研製及抗病毒藥物篩選與設計提供創新性思路和理論依據。本項目形成的理論成果和計算技術也可更廣泛套用於其它複雜的生物學系統。 本項目取得了創造性的研究成果，在“Scientific Reports” ,“Mathematical Biosciences”, “IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics”， “Computational and Mathematical Methods in Medicine”，“PLos One”等國際重要學術刊物上發表SCI學術論文20餘篇,其中大部分論文被引用多次。在項目的實施過程中，與加拿大University of Saskatchewan的Fangxiang Wu教授，澳大利亞Monash大學的Tianhai Tian教授和美國Colorado State University的Jiangguo Liu教授等進行合作研究。促進了數學與生命科學等多學科的交叉融合和交叉學科合作團隊的形成與定期的討論交流。通過本項目的實施，培養畢業了博士研究生5人，碩士研究生4人，參與本項目的碩士和博士研究生均已具有紮實科學計算與系統生物學理論知識和研究能力。