С декабря 2013 года ученые со всего мира могут использовать «виртуальную Т-клетку», чтобы проверить на себе, что происходит в клетке крови, когда рецепторные белки активируются на поверхности. Проф. Доктор.
Вольфганг Шамель из Института биологии III, факультет биологии, Кластера передового опыта Центра биологических сигнальных исследований BIOSS и Центра хромового иммунодефицита Фрайбургского университета координирует финансируемый Европейским союзом проект SYBILLA «Системная биология T- Активация клеток при здоровье и болезнях.«Этот консорциум из 17 партнеров из науки и промышленности работает с 2008 года, чтобы понять Т-клетку как систему. Теперь результаты проекта доступны общественности на интерактивной платформе.
Моделирование сигнальных путей в клетке позволяет исследователям разрабатывать новые терапевтические подходы к лечению рака, аутоиммунных и инфекционных заболеваний.
Т-лимфоциты активируются вакцинами, аллергенами, бактериями или вирусами. Рецептор Т-клеток идентифицирует эти чужеродные вещества и запускает внутриклеточные сигнальные каскады. Затем этот ответ модифицируется многими другими рецепторами.
В конце концов, сеть сигнальных белков приводит к делению, росту или высвобождению мессенджеров, которые направляют другие клетки иммунной системы. Сеть инициирует атаку на посторонние вещества.
Однако иногда процесс активации идет наперекосяк: Т-клетки по ошибке атакуют собственные клетки организма, как при аутоиммунных заболеваниях, или игнорируют вредные клетки, такие как раковые.
Онлайн-платформа, разработанная доктором. Утц-Уве Хаус и проф.
Доктор. Роберт Вайсмантель из Департамента математики ETH Zurich в сотрудничестве с доктором. Джонатан Линдквист и проф. Доктор.
Буркхарт Шравен из Института молекулярной и клинической иммунологии Магдебургского университета и Центра исследований инфекций им. Гельмгольца в Брауншвейге позволяет исследователям переключаться между сигнальной сетью Т-клеток: пользователи могут включать двенадцать рецепторов, включая рецептор Т-клеток, идентифицировать сигналы на поверхности других клеток или связывать мессенджеров.
Затем математическая модель вычисляет поведение сети из 403 элементов в системе.
Результатом является комбинация активности 52 белков, которые предсказывают, что произойдет с клеткой: они изменяют способ считывания ДНК и, следовательно, также то, что клетка производит. Теперь исследователи могут найти слабые места для активных веществ, которые можно использовать для лечения иммунных заболеваний или рака, путем включения и выключения определенных сигналов в модели. Каждый белок и каждое взаимодействие между белками подробно описано в сети со ссылками на публикации.
Кроме того, пользователи могут даже сами расширить модель, включив в нее дополнительные сигнальные белки.
Ссылка на платформу: http: // sybilla-t-cell.де /