Speaker
Description
Метод математического моделирования активно используется в задачах биоматематики. Результаты моделирования in silico так или иначе дополняют результаты биомедицинских исследований in vitro и in vivo. Одно из направлений в разработке стохастических моделей связано с использованием непрерывно-дискретных моделей, учитывающих целочисленность популяций и параметрическое описание индивидуумов. Важной спецификой стохастических непрерывно-дискретных моделей в иммунологии является: локализация процессов, определяющих развитие иммунного ответа, малая численность популяций на начальных этапах процессов, промежуточные стадии развития вирусных частиц и клеток, межклеточные взаимодействия, приводящее к разрушению, инфицированию или размножению клеток. В докладе представлена модель динамики двух клеточных популяций с учетом межклеточных взаимодействий и формирования временно существующих комплексов, состоящих из пар клеток различных популяций. Описаны рекуррентные соотношения для переменных модели, на которые опирается алгоритм моделирования. Для планирования вычислительного эксперимента использован детерминированный аналог стохастической модели в форме системы дифференциальных уравнений с распределенным запаздыванием, дополненной начальными данными. Приведены результаты вычислительного эксперимента с использованием метода Монте-Карло.
