Научные сотрудники Лаборатории компьютерного моделирования и интеллектуального анализа сложных систем российского ИТ-вуза совместно с коллегами из Мюнхенского технического университета создали гибридную математическую модель, которая позволяет изучать формирование и рост бактериальных биоплёнок. Модель служит основой для компьютерных экспериментов по изучению контроля и диагностики формируемых структур, что важно для разработки новых подходов к борьбе с бактериальными инфекциями и для контроля биообрастания промышленного оборудования.
По словам исследователей, биоплёнки — это устойчивая и самая распространённая форма существования бактерий, прикреплённых к поверхности и защищённых самопроизводимой внеклеточной матрицей. Благодаря внутренней коммуникации бактерии опасных видов приобретают свойства, которых нет у одиночных клеток, — например, способность объединяться и противостоять воздействию лекарств. Механизм «чувства кворума» помогает им формировать биоплёнки и становиться устойчивыми к антибиотикам. Эта проблема сегодня признана одной из главных угроз глобальной биологической безопасности.
Предложенная учёными математическая модель сочетает клеточный автомат, который воспроизводит пространственную структуру биоплёнки на гексагональной решётке, с дискретными аналогами уравнений реакции-диффузии для питательных веществ и сигнальных молекул.
Самвел Саруханян, младший научный сотрудник Лаборатории компьютерного моделирования и интеллектуального анализа сложных систем Университета Иннополис: «Особенность нашей концепции заключается в модельной реализации двунаправленной связи между эволюцией биомассы и механизмом кворум-регуляции — системы бактериальной коммуникации, при которой клетки “общаются” друг с другом с помощью сигнальных молекул, координируя поведение в зависимости от плотности популяции. Новая модель позволяет увидеть, как именно локальные взаимодействия бактерий и ограниченные ресурсы среды формируют макроскопическую архитектуру биоплёнки».
Результаты моделирования воспроизвели различные режимы роста биоплёнок — от разреженных разветвлённых колоний до плотных структур со сплошным фронтом. Двухпараметрический анализ показал, что эффективный порог активации кворум-сенсинга зависит от доступности питательных веществ: чем их меньше, тем раньше срабатывает бактериальная «система оповещения».
Кроме того, модель генерирует биологически правдоподобный переходный профиль накопления сигнальных молекул — с ростом концентрации, достижением максимума и последующим снижением.
Анна Масловская, профессор Факультета компьютерных и инженерных наук, научный руководитель Лаборатории компьютерного моделирования и интеллектуального анализа сложных систем Университета Иннополис: «Наша лаборатория занимается развитием математических и компьютерных моделей самоорганизованного поведения микробиологических систем. Это перспективное и междисциплинарное направление практически не представлено в России, тогда как в мировой науке оно активно продвигается. Компьютерные модели и виртуальные исследования, в том числе предложенные в этой работе, служат основой для определения оптимальных стратегий антибиотикотерапии, использования альтернативных антибиотиков, применения ИИ-инструментов для ускорения расчётов и построения цифровых двойников бактериальных систем».
Результаты работы опубликовал авторитетный международный журнал «Компьютеры в биологии и медицине» (Computers in Biology and Medicine). Авторы статьи «Гибридная модель на основе клеточного автомата для эволюции биоплёнок, управляемой кворум-сенсингом» — учёные Университета Иннополис Самвел Саруханян и Анна Масловская, а также Кристина Куттлер из Мюнхенского технического университета.
