WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

КОЛЯН АВЕТ ВОЛОДЯЕВИЧ

Моделирование иммунного ответа

и анализ факторов эпизоотического  процесса 

03.01.06 -  биотехнология (в том числе бионанотехнологии)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата биологических наук

Щёлково – 2012

Работа выполнена в ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский и технологический институт биологической промышленности» Российской академии сельскохозяйственных наук.

Научный руководитель:

Самуйленко Анатолий Яковлевич

академик  РАСХН, академик НААН Украины,

доктор ветеринарных наук, профессор,

лауреат  Государственной премии РФ,

Заслуженный деятель науки РФ

Официальные оппоненты:

Масимов Нусрат Абулфатович-доктор ветеринарных наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии им. К.И. Скрябина», профессор кафедры эпизоотологии и инфекционных болезней;

Рахманин Павел Петрович-доктор биологических наук, директор ОАО «Институт биотехнологий ветеринарной медицины» 

Ведущая организация:

ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной ветеринарии

им. Я.Р. Коваленко»

Защита состоится 3 июля 2012 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 006.069.01 при ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский и технологический институт биологической промышленности» РАСХН по адресу: 141142, Московская область, Щёлковский район, пос. Биокомбината д.17, ВНИТИБП; тел./факс: 8 (496) 56-732-63;  e-mail: vnitibp@mail.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГНУ «Всероссийский научно-исследовательский и технологический институт биологической промышленности».

Автореферат разослан  1 июня 2012 г.  и размещён на сайте  http://www.vak.ed.gov.ru

Учёный секретарь диссертационного совета

кандидат биологических наук Фролов Ю.Д.

1.        Общая характеристика работы

Актуальность темы. Развитие клинической и экспериментальной иммунологии привело к понимаю ведущей роли иммунных защитных механизмов в патогенезе инфекционных болезней, а вместе с совершенствованием вычислительной техники – к созданию моделей инфекционных заболеваний (Марчук Г.И., 1975-2001; Ханин М.А., Элькин Л.И.,1976; Петров Р.В., 1981, 1983; Таршис М.Г., 1987; Nowаk M., May R.M., 2000; Bocharov G.A.,2005; Romanyukha А.А., 2000,2012.

На распространение инфекционных болезней  оказывают влияние социально-экономические факторы: рост численности населения и сельскохозяйственных животных, сокращение полезной площади земли, международный туризм, торговля,  близость мегаполисов с многомиллионным населением и его активной миграцией.

В этих условиях научные исследования по созданию прогнозно-аналитических моделей иммунного ответа макроорганизма, анализу и прогнозу вероятного сценария влияния факторов и мероприятий на развитие эпизоотического процесса приобретают особое значение.

Изучению процессов распространения инфекционных болезней животных посвящены исследования многих учёных (Вышелесский С.Н.,1941,1956; Ганнушкин М. С.,1961; Ведерников В.А., 1981; Рахманин П.П.,1984; Бакулов И.А., 1997; Рахманов А.М.,2000; Гулюкин М.И.,2001; Дудников С.А.,2004; Макаров В.В.,2009 и др.)

В условиях интенсивного промышленного производства происходит ускорение эволюционных процессов в микромире: микроорганизмы генетически изменяются, как правило, в сторону повышения вирулентности; возбудители многих известных болезней антигенно «трансформируются»; регистрируются новые малоизученные болезни.  Поэтому разработка  профилактики инфекционных болезней животных требует детального изучения взаимоотношения микроорганизмов с макроорганизмом, учёта многообразных факторов, влияющих на эпизоотический процесс (Джавадов Э.Д. и др.,2009).

В связи с вышеизложенным, изучение факторов, влияющих на эпизоотический процесс, и  взаимодействия макро- и микроорганизмов, а также математическое моделирование иммунного ответа является своевременным и актуальным направлением исследований.

Цели и задачи исследования. Целью исследования является математическое моделирование иммунного ответа,  анализ факторов, влияющих на эпизоотический процесс распространения инфекционных болезней животных в Российской Федерации, и определение основных направлений комплекса противоэпизоотических мероприятий.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

- провести анализ  факторов (рост численности человека и животных, увеличение скорости их передвижения) с 1800 г. по XXI  век,  и прогнозировать на основе математических расчётов  их влияния на эпизоотический процесс;

  -  оценить влияние фактора непрерывного пассирования  микроорганизмов на макроорганизмах  на модели вируса ящура;

  -  разработать математическую модель, описывающую динамику иммунного ответа, и  провести  имитацию эпизоотии  на модели ньюкаслской болезни птиц;

-  определить основные направления комплекса профилактических противоэпизоотических мероприятий.

Научная новизна. Впервые проведён анализ и дан прогноз изменяющимся факторам (рост численности, скорость и количество перемещающихся макроорганизмов), оказывающим влияние на эпизоотический процесс. Разработана математическая зависимость для расчёта данных, подтверждающая тенденцию увеличения вероятности непрерывного пассирования микроорганизмов. На модели вируса ящура приведены доказательства влияния непрерывного пассажа микроорганизмов на увеличение их вирулентности и, как следствие, снижения эффективности общепринятых профилактических мероприятий.

Разработана математическая модель иммунной защиты  от вирусной инфекции на основе совокупности уравнений балансных соотношений между основными факторами, участвующими в иммунном ответе. Обоснована полезность применения математического моделирования при решении задач прогнозирования эпизоотической ситуации.  Имитационная  модель противовирусного иммунитета при ньюкаслской болезни птиц, показала, что изменение уровня иммунной защиты ведёт к изменению показателей динамики эпизоотии – изменяются её длительность и интенсивность.

Построение и анализ модели иммунного ответа позволило систе­матизировать и объяснить с единых позиций факты, касающиеся механизмов протекания инфекционных заболеваний у животных, накопленные иммунологами и клиницистами.

Практическая значимость работы. Обоснована необходимость учёта влияния общих факторов (роста численности человека и животных, изменение скорости их передвижения) на увеличение вероятности непрерывного пассирования микроорганизмов на макроорганизмах. Разработана математическая модель иммунного ответа и критерий её оценки, которая может быть использована при совершенствовании профилактических и противоэпизоотических мероприятий.  Показано, что совместное применение синбиотического комплекса  при  вакцинации птицы против НБ способствует  повышению поствакцинального, противоэпизоотического эффекта. Определены основные направления комплекса профилактических противоэпизоотических мероприятий.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены и обсуждены на заседаниях Учёного Совета и Методической комиссии ГНУ «ВНИТИБП» (2008-2011 гг.), в виде ежегодных отчетов по темам заданий Российской НТП, а также на:

- Международной научно-практической конференции молодых учёных «Достижения молодых учёных в ветеринарную практику», посвященную 50-летию ФГУ «ВНИИЗЖ», г. Владимир, 2008;

- Международной конференции «Достижения супрамолекулярной химии и биохимии в ветеринарии и зоотехнии» (к юбилею кафедры органической и биологической химии ФГОУ ВПО «МГАВМиБ»), г. Москва, 2008 г.;

- Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы, задачи и пути научного обеспечения приоритетного проекта «Развитие АПК»», г. Новочеркасск, 2008;

- Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы ветеринарной медицины»,  г. Курск, 2008 г.;

- Международной научно-практической конференции «Проблемы профилактики и борьбы с особо опасными экзотическими и мало изученными инфекционными болезнями животных», посвященной 50-летию ГНУ ВНИИВВиМ, г. Покров, 2008 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ, в том числе 2 – в рецензируемых изданиях.

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту.

-анализ факторов (увеличения численности человека и животных, возрастания скорости и количества перемещающихся макроорганизмов, непрерывного пассирования микроорганизмов на макроорганизмах) и тенденция их влияния на эпизоотический процесс;

-математическая модель  иммунного ответа и анализ имитационной  модели противовирусного иммунитета при НБ птиц;

-основные направления профилактических противоэпизоотических мероприятий.

Личный вклад. Диссертационная работа выполнена автором самостоятельно. Отдельные этапы работы проводились совместно с сотрудниками  ГНУ ВНИТИБП. Автор выражает признательность  А.А. Маслаку,  А.А. Нежуте, В.И. Клюкиной, Л.А. Неминущей, Т.А. Скотниковой, C.В. Кузнецовой, А.А. Раевскому, Е.П. Сапегиной и всем другим исполнителям и участникам за помощь в выполнении и оформлении диссертационной работы.

Структура и объем диссертации. Материалы диссертации изложены на 146 страницах компьютерного текста и состоит из следующих  разделов: введение, обзор литературы, материалы и методы, результаты собственных исследований, обсуждение результатов, выводы, практические предложения и Приложения. Список литературы содержит 303  источников литературы, в том числе 213 зарубежных.  Диссертация иллюстрирована 21 рисунком и 3 таблицами.

2. СОБСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Материалы и методы

Работа выполнена в ГНУ «ВНИТИБП» в 2007-2012 гг.  в рамках РНТП фундаментальных и приоритетных прикладных исследований по научному обеспечению развития АПК РФ на 2006-2010 гг., по заданию 08.06.

Объект исследования. В исследованиях использовали афтозный вирус ящура типов А, О и С;  коммерческую моновалентную противоящурную вакцину (О1, штамм 1618) инактивированную гидроокисьалюминиевую с добавлением сапонина; вакцину против НБ  птиц, штамм Ла-Сота, ТУ 10-19-212-86; патогенные изоляты Е.сoli штаммов «К-88», «К-99», «А-20E». Суспензию  патогенных изолятов Е.сoli при моделировании колибактериоза вводили птице внутримышечно по 0,2 см3 в область бедра.

В опытах на птице использовали синбиотический комплекс  ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ – комплекс препаратов  АВИЛАКТ-1K, АВИСУБТИЛ и ЦЕРЕВЕТ: АВИЛАКТ-1К - жидкий или сухой пробиотик, содержащий живые клетки L. acidophilus, штамм 1К; АВИСУБТИЛ - жидкий или сухой пробиотик, содержащий живые клетки B.  subtilis  штамм М-8;  ЦЕРЕВЕТ - белковая кормовая добавка, содержащая сухую биомаcсу инактивированных клеток дрожжей S. cerevisiae diastaticus, ВКПМ–-1218.

Эффективность синбиотического комплекса ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ испытывали  в опытном хозяйстве ГУП  «Загорское ЭПХ ВНИТИП».

Культуры клеток. Вирус ящура репродуцировали в культуре клеток свиных почек (СП). В качестве ростовых и поддерживающих сред применяли коммерческие среды 199, ГЛАХ.

Животные. В качестве подопытных животных использовали клинически здоровый крупный рогатый скот, живой массой 250-300 кг, беспородных белых мышей массой 10-12 г, морских свинок массой 400-450г, цыплят-бройлеров (кросс «Смена», «Конкурент-2», «Кобб – 500»  и «Кобб – авиан-48»).

Методы. Для статистического анализа и прогноза  применяли данные роста численности человека и животных, сокращения полезной площади земли с прогнозом до XXI века и усреднённые скорости  передвижения, а также количество перемещающихся макроорганизмов.

При моделировании иммунного ответа использовали следующие методы и процедуры - анализ, синтез; линеризация и выделение нелинейных составляющих; алгоритмизация; система программирования MATHCad и вероятностный метод  Монте – Карло. Методика оценки параметров модели противоинфекционной защиты описана в работах Г.И. Марчук, 1991.  Моделирование иммунного ответа  осуществляли имитацией эпизоотии ньюкаслской болезни (НБ) птиц по методике, разработанной М.Г. Таршис, 1987,1989.

На разных этапах работы применяли комплекс общепринятых вирусологических, бактериологических и биотехнологических методов.

Определение инфекционной активности вируса ящура осуществляли титрованием на чувствительных клеточных культурах, а также на лабораторных животных по общепринятым методикам (титр вируса выражали в lg ТЦД50/мл). Для количественного контроля противоящурной вакцины три группы морских свинок прививали убывающим в геометрической прогрессии  количеством вакцины и  через три недели вакцинированных и группу контрольных животных заражали интрадермально в плантарную поверхность  в одну из тазовых лапок 104 ИД50, вируса, адаптированного к организму этих животных.  Иммунитет оценивали путём определения дозы противоящурной вакцины, защищающей 50% вакцинированных животных от генерализованного ящурного процесса. Иммуногенную активность вакцины ИмД50МС на морских свинках (МС)  вычисляли для каждой валентности по формуле:

  I

ИмД50 в см3 = lg Д - lg d (Σ_______- 0,5)

N

где: lg Д - логарифм максимальной из испытанных доз вакцины;

lg d - логарифм кратности разведения;

I

Σ ---- -  сумма отношений количества защищённых животных к количеству 

  N  взятых для заражения по каждому из испытанных разведений вакцины.

Эффективность вакцинации птицы против ньюкаслской болезни оценивали по напряжённости иммунитета. Содержание специфических антител (анти ГА - антигемагглютининов) в сыворотках крови вакцинированной птицы определяли cогласно «Методических указаний по определению уровня антител к вирусу ньюкаслской болезни в РТГА», утв. Департаментом ветеринарии Минсельхозпрода России 23.06.97 г., № 13-7-2/988. По результатам РТГА определяли эффективность иммунизации у привитых цыплят путём деления суммарного количества проб с титром антител 1:8 (3,0 log2)  и выше (после применения живых вакцин) или 1:16 (4,0 log2) и выше (после применения инактивированных вакцин) на общее число исследованных сывороток и выражали в процентах. Птицу считали невосприимчивой к НБ при эффективности иммунизации 80 % и более после применения живых вирусвакцин и 90% и более - инактивированных вирусвакцин.

Технологическое оборудование и технологические средства. Культивирование микроорганизмов проводили в биореакторах  АК-10-1 и АНКУМ-2М ёмкостью 10 дм3, которые  оснащены системой автоматического регулирования основных параметров культивирования  (температура, рН, рО2 , еН, расход воздуха на аэрацию, скорость вращения мешалки), с использованием среды на основе ферментолизата отходов зерносырья.

Сухие формы  синбиотика ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ получали методами сублимационного и распылительного высушивания на холодильно-сублимационном оборудовании  S.M.J.«USIFROID», ТГ-50.4 и LZ-30.2, а также  на распылительной установке «Niro Atomizer». Нормативную документацию на применение комплекса ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ  разрабатывали в соответствии с требованиями Россельхознадзора и  ФЗ №61 «Об обращении лекарственных средств».

Статистическую обработку результатов (с числом повторов 3) проводили методами Кербера в модификации И.П. Ашмарина, наименьших квадратов, статистических критериев  Стьюдента-Фишера (t-критерий),  Кокса-Стюарта и др. с использованием стандартных программ  MATHCad-2001.

2.2. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

2.2.1.  Анализ факторов, влияющих на эпизоотический процесс

За последний 200- летний период научно-технический прогресс  вызвал  существенные изменения ряда важных факторов эпизоотического процесса:

рост численности населения и деятельность человека, увеличение поголовья сельскохозяйственных животных, сокращение полезной площади земли,  повышение скорости  перемещения и времени передачи возбудителя макроорганизмам.

       Для расчёта предполагаемого времени передачи микроорганизмов (Т) от одного макроорганизма к другому приняли следующие обозначения:

       Т – время передачи возбудителя инфекции между микроорганизмами;

       N – общее число макроорганизмов;

       D – процент перевозимых макроорганизмов;

       N . D/100 – число перевозимых макроорганизмов;

       V – скорость перемещения.

       Представляется в первом приближении, что на время передачи возбудителя инфекции между макроорганизмами наиболее сильно влияют два фактора:

       - число перевозимых макроорганизмов (численность и их процент);

       - скорость перемещения макроорганизмов.

       За начало отсчёта взяли 1800 год.

Тогда Т0 = 3 мин;  N0 = 4 млрд. макроорганизмов;  D0 = 0,01; 

N0D0 = (4 . 0,01)/100 = 0,0004 млрд. макроорганизмов; V0 = 10 км/час.

       Изменение времени передачи возбудителя инфекции  представлено математической зависимостью (А.А.Маслак,2011):

 

Наличие корня квадратного объясняется допущением равномерного распределения макроорганизмов по площади земли.

Статистические данные по количеству макроорганизмов (%) и  скорости их передвижения с учётом расчётного времени передачи возбудителя инфекции макроорганизмам (Т) представлены в таблице 1.

Таблица 1

Статистические данные скорости и количества передвигающихся макроорганизмов

Используемые

обозначения

Год

1800

1900

2000

2100

N(млрд. макроорг.)

4

10

18

60

D(% перевоз.)

0,01

0,1

1

10

N .D/100 – число перевоз.

0,0004

0,01

0,18

6

V – скорость перемещения макроорг. (км/час)

10

50

100

200

Т – время передачи возбудителя инфекции (мин)

3

0,048

0,001333

0,00002

Таким образом, анализ статистических данных с 1800 г по XXI  век свидетельствует о тенденции сокращения время передачи инфекции с 3 мин  до 0,00002 мин.  Увеличение численности населения и животных, возрастание скорости и количества перевозимых макроорганизмов –основные факторы, повышающие вероятность непрерывного переноса возбудителя инфекции  макроорганизмам.

2.2.2. Оценка влияния фактора непрерывного пассирования 

на эпизоотический процесс

В качестве модели для оценки влияния на эпизоотический процесс фактора непрерывного пассирования микроорганизмов на макроорганизмах был выбран вирус ящура.

Результаты непрерывного пассирования вируса ящура типов А, О и С на культуре клеток СП в монослое, показали, что в  первом пассаже вирус  разрушал клетки в монослое за 63,0+ 3ч., к 100-му пассажу  - уже за 5,0+ 1 ч.

Накопление вируса ящура в сыворотке крови при непрерывном пассировании на морских свинках через 24 ч после заражения возрастало  с 103+ 0,5 до 105 + 0,5 – 50% инфекционных доз в 1 мл.

Установлена тенденция изменения иммуногенной активности одной и той же серии вакцины у морских свинок,  заражённых одинаковой дозой вируса разных пассажей.  Увеличение пассажа вируса, используемого при заражении и соответственно возрастающей его вирулентности,  приводило к снижению иммуногенной активности  вакцины. На 8 –м пассаже иммуногенная активность вакцины составила 55,0+10 ИмД50,  на 30-м пассаже - 6,0+2  ИмД50 .

Таким образом,  при непрерывном пассировании вируса ящура обнаруживалась способность  микроорганизма становиться более вирулентным, что сказывалось в дальнейшем на снижении протективной активности противоящурной вакцины. 

Полученные нами данные  согласуются с фактами усиления «давления» на эпизоотический процесс при увеличении пассирования  микроорганизмов на макроорганизмах  на моделях других вирусных инфекций (Wang Z.,2006; Джавадов Э.Д., Придыбайло Н.Д., 2008 и др.)

Установлено, что иммуногенность противоящурной вакцины при контрольном заражении пассажем более вирулентного вируса снижает поствакцинальный эффект, что доказывает влияние изучаемого фактора на эпизоотический процесс распространения болезней.  Выявленные закономерности изменения иммуногенности вакцины необходимо попытаться объяснить  молекулярно-генетическими и другими инновационными методами исследований.

Ввиду этого, считаем необходимым  активизировать поиск эффективной специфической профилактики, обеспечивающей эпизоотическую устойчивость  животных и птицы.

2.2.3. Моделирование иммунного ответа

В основу формирования научно-обоснованной схемы специфической профилактики положен принцип создания у восприимчивых организмов  иммунной защиты против инфекционных агентов, то следующим этапом нашей работы явилось математическое моделирование иммунного ответа при вирусной инфекции,  имеющее практическое значение в управлении противоэпизоотическими мероприятиями.

За основу математической модели иммунного ответа была взята базовая модель инфекционного заболевания  Г.И. Марчук, 1991.

Нами разработана вероятностная математическая модель иммунной защиты организма от вирусной инфекции. Математическая модель имеет вид системы нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений. Система уравнений модели противовирусного иммунного ответа представляет собой совокупность уравнений балансных соотношений между основными компонентами, участвующими в иммунном ответе. В этой модели  предполагается, что организм располагает достаточными ресурсами макрофагов, утилизирующих продукты иммунной реакции, а также других неспецифических факторов, необходимых для нормального функционирования  иммунной системы.

  Разработанная нами математическая модель  допускает различные вариации, которые помогают объяснить некоторые важные особенности функционирования иммунной системы, такие, как условия возникновения осложнённых форм заболевания, а также механизм ответа макроорганизма с разным уровнем иммунной защиты на внедрение инфекционного агента  и др.

Основными действующими факторами инфекционного вирусного заболевания являются следующие величины:

- концентрация размножающихся патогенов (антигенов) V (t);

- концентрация антител F (t)-  (иммуноглобулины, рецепторы клеток);

- концентрация плазматических клеток С(t);

- относительная характеристика поражённого органа m (t).

Перечисленные  факторы инфекционного заболевания могут быть представлены в виде системы  нелинейных дифференциальных уравнений:

  (1)

(2)

(3)

  (4)
Первый член   уравнения (1) описывает прирост патогенов dV за интервал времени dt.  Он пропорционален V  и некоторому числу , которое будем называть коэффициентом размножения патогенов.  Член FV dt описывает число антигенов, нейтрализуемых антителами F за интервал времени dt.

Первый член в правой части уравнения (2) описывает генерацию плазматических клеток, t – время, в течение которого осуществляется формирование каскада плазматических клеток, – коэффициент, учитывающий вероятность встречи антиген – антитело, возбуждение каскадной реакции образования плазматических клеток и число образующихся новых клеток. Второй член в этой формуле описывает уменьшение числа плазматических клеток за счёт старения, с – коэффициент, равный обратной величине их времени жизни.

Первый член уравнения (3) справа рСdt описывает генерацию антител плазматическими клетками за интервал времени  dt, – скорость производства антител одной плазматической клеткой. Второй член FVdt описывает уменьшение числа антител в интервале времени dt за счёт связи с антигенами. В самом деле, как было отмечено выше при выводе уравнения (1) количество выбывающих за интервал времени dt антигенов за счёт нейтрализации их антителами было равно FVdt. Если на нейтрализацию одного антигена требуется антител, то мы и приходим к указанному члену формулы.

Третий член fFdt описывает уменьшение популяции антител за счёт старения, где f – коэффициент, обратно пропорциональной времени распада антител.

Построенные уравнения не учитывают ослабления жизнедеятельности организма в ходе заболевания, связанного с уменьшением активности органов, обеспечивающих поставку иммунологического материала: лейкоцитов, лимфоцитов, антител и т.д., необходимых для борьбы с размножающимися микроорганизмами. Примем гипотезу о том, что производительность таких органов связана с размерами поражения органа-мишени. С этой целью введём в рассмотрение уравнение для относительной характеристики поражения органа-мишени.

Пусть М – характеристика здорового органа (масса или площадь), а М1 – соответствующая характеристика здоровой части поражённого органа. Введём в рассмотрение величину m по формуле:

m =   (5)

Это будет относительная характеристика поражения органа-мишени. Для непоражённого органа она, естественно, равна нулю, а для полностью поражённого – единице.

Первый член в правой части уравнения (4) характеризует степень поражения органа. Предполагается, что за интервал времени dt увеличение относительной величины пораженного органа пропорционально количеству антигенов, которое описывается членом V, где – некоторая константа, своя для каждого заболевания. Уменьшение этой характеристики происходит за счёт восстановительной деятельности организма. Этот член будет зависеть от m с коэффициентом пропорциональности m, характеризующим обратную величину периода восстановления органа.

На рисунке 1 представлены результаты имитации на программном обеспечении уравнений простейшей модели иммунного ответа  в случае <F*, при чем выделены ситуации с эффективным или «нормальным» ответом (>с) и со слабым ответом или «иммунодефицитом» (<с). Как и предполагалось, при достаточно малых дозах заражения, меньших иммунологического барьера (V0<V*), характер выведения антигенов из организма не зависит как от самой дозы заражения, так и от силы иммунного ответа (см. рис.1 а, кривые 1,2). Это означает, что такое выведение обеспечивается постоянно присутствующим в организме уровнем антител F*, что соответствует повседневному контакту организма с малыми дозами антигенов, попадающих в организм при дыхании или с пищей.

Рис.1 а. Зависимость динамики концентрации антигенов V(t) от дозы заражения V0 при <F* в случае нормальной иммунной системы, >с;  V*= f(F*- )/() – иммунологический барьер.( >с;  V*= f(F*- )/() –по Марчук Г.И.)

При значительном увеличении дозы заражения по сравнению с величиной иммунологического барьера главную роль начинает играть сила иммунного ответа. Эффективный (нормальный) иммунный ответ способен предотвратить развитие  болезни (кривая 4).

Рис.1 б. Зависимость динамики концентрации антигенов V(t) от дозы заражения V0 при <F* в случае  иммунодефицита, <с (<с – по Марчук Г.И.) 

В последнем случае течение болезни напоминает острую форму с выздоровлением. При слабом же иммунном ответе превышение антигеном иммунологического барьера (V0>V*)  приводило, в конечном счёте,  к гибели организма (см. рис.1 б, кривая 3).

Таким образом, область состояния здорового организма («зона выздоровления») с нормальной иммунной системой (>с) во много  раз больше этой же области у организма с иммунодефицитом. Поэтому иммунодефицитные индивидуумы более восприимчивы к инфекциям, чем их здоровые сородичи. Смысл лечения таких больных состоит в снижении концентрации антигенов до величины иммунологического барьера, после чего антиген выводится из организма независимо от силы иммунного ответа.

Следует также заметить, что в случае нормальной иммунной системы дальнейшее увеличение дозы заражения (V0>100V*) приводит к летальному исходу.

Рассматриваемый  случай <F* можно интерпретировать и как вакцинацию здорового организма ослабленными антигенами. Смысл вакцинации – спровоцировать сильный иммунный ответ с целью заметного накопления клеток памяти. Это равносильно увеличению постоянно присутствующего в здоровом организме уровня С* иммунокомпетентных клеток, а следовательно, и возрастанию иммунологического барьера. Эффект вакцинации будет определяться, с одной стороны, дозой вводимого препарата, а с другой – состоянием иммунной системы.

Из результатов моделирования следует, что инъекции малых доз, меньших иммунологического барьера, малоэффективны, так как в этом случае антиген может быть выведен из организма либо без развития иммунного ответа, либо при несильном иммунном ответе. В любом случае эффекта накопления клеток памяти не будет. Введение больших доз (V0>V) у индивидуумов с нормальной иммунной системой (>с) вызовет эффективный иммунный ответ, а у особей с иммунодефицитом (<с) - тяжелую форму болезни (см. рис.1 б, кривая 3).

На основании полученных обобщений можно  заключить, что одним из факторов успешной вакцинации является доза вакцины. Напряжённый иммунитет формируется только при введении вакцин в дозах, содержащих оптимальное количество антигена. Низкое содержание специфического антигена в прививочной дозе не индуцирует активного антителогенеза, избыточное количество антигена угнетает клеточные и гуморальные факторы защиты, вследствие чего синтезируются неполные антитела или иммуноглобулины с низкой аффинностью.

Изложенные выше рассуждения согласуются с  данными ряда исследователей (Резвых А.Г.,1978,1985; Allan W.H., 1978;Cameron J.,1990; Борн Пьер-Мари и Комт Сильвен, 2002; Сергеев В.А. и др.,2007; Cross Garry M., 1988; Ziedler K., 1993; Скотникова Т.А.,2010).

Таким образом, построение и анализ  модели иммунного ответа позволяет систе­матизировать и объяснить развитие инфекционного заболевания, и предположить, что неоднородность популяций животных по иммунному статусу при массовых вакцинациях становится фактором эпизоотического неблагополучия и возникновения «вакцинной зависимости» (Макаров В.В.,1995).

Для испытания математической модели была проведена имитация эпизоотии ньюкаслской болезни птиц по методике М.Г. Таршис: исследовали влияние на течение эпизоотии разных уровней иммунной защиты популяции. Анализ результатов имитационных экспериментов, представленных на рис.2, показал, что изменение уровня иммунной защиты ведёт к изменению показателей динамики эпизоотии: изменяется длительность и интенсивность эпизоотии.

Рис.2  Продолжительность  и логарифм интенсивности эпизоотии  на модели

ньюкаслской болезни (НБ) при разных уровнях иммунной защиты птицы -50%, 70%, 80% и 90% (имитационный эксперимент): Т – продолжительность эпизоотии, сутки; y=ln L, где L– интенсивность эпизоотии; Т и у – средние значения при n=10

Таким образом, результаты  имитационного моделирования  НБ болезни подтверждают, что  в хозяйстве при эффективной вакцинации не менее 80% поголовья птицы от общего количества вакцинированных особей, должны содержать в сыворотках крови уровень специфических антител (анти ГА - антигемагглютининов) не ниже 3,0 log2 («Методических указаний по определению уровня антител к вирусу ньюкаслской болезни в РТГА, утв. Департаментом ветеринарии Минсельхозпрода России 23.06.97 г., № 13-7-2/988»).

На следующем этапе проводили исследования по повышению эффективности применения новых синбиотических комплексов у  птицы, переболевшей колибактериозом. Аэрозольную вакцинацию птицы (кросс «Смена», 2000 голов в однодневном возрасте) проводили в камере специальной конструкции по следующей схеме: вакцинация и последующее применение синбиотика двумя 10-дневными курсами с перерывом 10 дней.

Для проведения исследований моделировали экспериментальное заражение птицы патогенным  изолятом  E.сoli, выделенным в данном хозяйстве.  Плановую вакцинацию птицы против НБ (120 голов в возрасте 18 суток) проводили через 12 дней после её экспериментального заражения патогенным изолятом E.сoli. Эффективность вакцинации оценивали по величине титра специфических к вирусу НБ антигемагглютининов  в сыворотке крови вакцини­рованных цыплят в РТГА.

Серологический мониторинг показал, что при применении синбиотического комплекса уровень специфических к вирусу НБ антител возрастал:  среднегеометрические значения уровня специфических антител составили 4,0 и 2,2 log2 в опытной (заражение  изолятом E.сoli + вакцинация +  синбиотик) и  контрольной (заражение  изолятом E.сoli + вакцинация)  группах, соответственно.

Рис.3. Влияние синбиотического комплекса на эффективность вакцинации птицы против НБ в угрожающей по колибактериозу ситуации.

Полученные результаты (см. рис. 3) свидетельствуют о том, что применение синбиотического комплекса ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ в неблагополучных по колибактериозу ситуациях позволило повысить эффективность вакцинации птицы против ньюкаслской болезни.

Таким образом, экспериментальными  опытами обоснован наиболее эффективный способ вакцинации цыплят-бройлеров против НБ в сочетании с синбиотическим комплексом ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ, что необходимо учитывать при проведении профилактических и противоэпизоотических мероприятий в неблагополучных по колибактериозу хозяйствах. Решением проблемы повышения иммунного ответа птицы на проводимые специфические мероприятия может служить совместное применение живых вакцин с синбиотическим комплексом. В настоящее время, на наш взгляд, применение синбиотических комплексов является необходимым условием оптимизации технологического процесса производства мяса бройлеров в угрожаемых по колибактериозу ситуациях. Такие комплексы способствуют обеспечению реализации генетического потенциала птицы, её необходимой сохранности и продуктивности, требуемого качества и безопасности продукции.

2.2.5. Основные направления профилактических,

противоэпизоотических мероприятий

Проведённые исследования по анализу факторов, влияющих на эпизоотический процесс, позволили обобщить полученные данные и разработать основные  направления профилактических противоэпизоотических мероприятий, с учётом следующих моментов:

-  увеличение численности человека и животных, возрастание скорости и количества  перевозимых макроорганизмов активизирует непрерывную передачу микроорганизмов  макроорганизмам, усиливает вирулентность возбудителя, что сказывается на снижении эффективности профилактических мероприятий (при оценке иммуногенности вакцин необходимо учитывать вирулентность (пассаж) вируса);

-  применять современные методы и средства для коррекции вирулентности микроорганизмов (систематический мониторинг биологических свойств изолятов для определения потенциальной способности  вызывать инфекционный процесс у восприимчивых особей;  создание и внедрение в ветеринарную практику молекулярно-генетических методов  анализа  биологического материала и внешней среды);

-  использовать эффективные методы и средства для коррекции иммунного статуса животных и птицы (интенсивное ведение животноводства и неблагополучная экология  предрасполагает развитие  иммунодефицитного состояния, что способствует активации источника и факторов передачи инфекции, а неоднородность популяций животных по иммунному статусу при массовых вакцинациях становится фактором эпизоотического неблагополучия и возникновения «вакцинной зависимости» животноводства);

- применение  пробиотиков, симбиотиков и других препаратов, направленных на коррекцию биоценоза, способствует повышению резистентности к патогенной микрофлоре;

- прогнозировать эффект  профилактических мероприятий с использованием  разработанной математической модели  иммунной защиты  от вирусной инфекции;

- ужесточить санитарные требования к строительству жилых, производственных, животноводческих сооружений, вентиляционного оборудования таким образом, чтобы сводить к минимуму контакт и передачу инфекционных агентов на макроорганизмы (предотвратить  накопление патогенной вирусной и бактериальной микрофлоры);

-  учитывая, что уменьшение иммуногенности одной и той же вакцины при контрольном заражении более вирулентным штаммом вируса, приводит к тенденции ослабления эффективности поствакцинального иммунитета следует сделать вывод, что прервать эпизоотию в будущем только за счёт вакцинации существующими вакцинами будет сложнее, поэтому требуется усилить интенсивность исследовательских работ по  поиску новейших дополнительных революционных средств и методов на основе генетики и селекции макроорганизмов, основанных на инновационных достижениях мировой науки (Л.К. Эрнст, Н.А. Зиновьева, 2008).

3. ВЫВОДЫ

  1. Анализ изменения факторов (рост численности населения и увеличение поголовья сельскохозяйственных животных, число и скорость перемещения макроорганизмов) позволил установить, что сокращение времени передачи инфекции повышает вероятность непрерывного пассирования  микроорганизмов.
  2. Разработана математическая модель  иммунной защиты  от вирусной инфекции на основе совокупности уравнений балансных соотношений между основными факторами, участвующими в иммунном ответе.
  3. В рамках математической модели иммунного ответа установлено возникновение и динамика заболевания в зависимости от начальной дозы заражения и иммунологического статуса организма. Построение и анализ данной модели иммунного ответа позволил систе­матизировать и подтвердить с единых позиций  протекание инфекционного заболевания. Неоднородность популяций животных по иммунному статусу при массовой вакцинации становится фактором эпизоотического неблагополучия.
  4. В опытах на культуре клеток и  лабораторных животных  подтверждено, что  при  непрерывном пассировании вируса ящура обнаруживалась способность  микроорганизма становиться более вирулентным.
  5. Иммуногенность противоящурной вакцины  при контрольном заражении пассажем более вирулентного вируса снижает поствакцинальный эффект, что доказывает влияние  фактора непрерывного пассирования  микроорганизмов на макроорганизмах на  эпизоотический процесс распространения болезней.
  6. Показано, что использование симбиотического комплекса  и вакцины против  ньюкаслской болезни  в угрожаемых по колибактериозу ситуациях  способствует  повышению поствакцинального иммунитета и резистентности птицы к патогенной микрофлоре.
  7. Анализ результатов имитационных экспериментов на примере ньюкаслской болезни показал, что уровень поствакцинальной иммунной защиты птицы влияет на динамику эпизоотии: изменяются её длительность и интенсивность. Результаты моделирования  ньюкаслской болезни подтверждают, что  в хозяйстве при эффективной вакцинации не менее 80% поголовья птицы от общего количества вакцинированных особей, должны содержать в сыворотках крови уровень специфических антител (анти ГА - антигемагглютининов) не ниже 3,0 log2.
  8. Определены дополнительные противоэпизоотические мероприятия, направления которых связаны с коррекцией вирулентности возбудителя и уровнем иммунной защиты макроорганизмов.
  9. Необходимо усилить интенсивность исследовательских работ по поиску средств и методов на основе инновационных достижений генетики и селекции макроорганизмов для комплексного прерывания звеньев эпизоотической цепи.

4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ.

На основании проведенных исследований предлагаются для практики:

- «Методика математического моделирования иммунного ответа при вирусных инфекциях», утверждена директором ГНУ «ВНИТИБП» 4.03. 2008 г.;

- Методические рекомендации «Мероприятия, обеспечивающие улучшение эпизоотической ситуации животноводческих хозяйств», утвержденные директором ГНУ «ВНИТИБП» 25.05. 2009 г.;

- Технологический регламент производства синбиотического комплекса ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ, утвержденный директором ГНУ «ВНИТИБП» 07.09.2010;

- Инструкция по применению синбиотического комплекса ЛАКТОСУБТИЛ-ФОРТЕ, утвержденная директором ГНУ «ВНИТИБП» 07.09. 2010 г.

  1. СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ

ДИССЕРТАЦИИ

  1. Колян,  А.В.  Факторы, влияющие на эпизоотический (эпидемиологический процесс)/ А.В. Колян, С.А. Гринь, А.Я. Самуйленко, А.Я. Дадасян, Н.А. Бондарева, А.А. Маслак, А.С.Мащенко, И.Л. Беро, Е.О. Литвинова, И.С. Рудакова, В.Ю. Шишмарев, Д.В. Зыков // Ветеринарный врач.-2012.-№1.-С.3-5.
  2. Колян, А.В.  Влияние синбиотика лактосубтил-форте на эффективность вакцинации птицы против ньюкаслской болезни  / А.В. Колян, С.А. Гринь, А.Я. Самуйленко, А.Я. Дадасян,  Н.А. Бондарева, Л.А. Неминущая  // Птицеводство.-2012.-№5.-С.42-45.
  3. Колян, А.В.  «Математическое моделирование инфекционных заболеваний животных»/ А.В. Колян //Достижения молодых ученых в ветеринарную практику: материалы Международной научно-практической конф. молодых ученых, посвященную 50-летию ФГУ «ВНИИЗЖ». – Владимир, 2008.- с.67-69.
  4. Колян, А.В. Вероятная модель инфекционного заболевания/ А.В. Колян // Достижения молодых ученых в ветеринарную практику: материалы Международной научно-практической конференции молодых ученых, посвященную 50-летию ФГУ «ВНИИЗЖ». -  г. Владимир. – 2008. –с.64-66.
  5. Колян, А.В. Системный анализ и математическое моделирование противовирусного иммунного ответа при инфекционном заболевании животных /А.В. Колян, А.В. Дадасян, Е.А. Рубан, Самуйленко А.Я. // Достижения супрамолекулярной химии и биохимии в ветеринарии и зоотехнии: материалы  Международной научной конференции  ФГОУ ВПО МГАВМиБ. Вып.1 – Москва. –2008.-с.45-47.
  6. Колян, А.В.  Системный анализ и математическое моделирование хламидиозной инфекции у крупного рогатого скота/ А.В. Колян, А.Я. Дадасян, Е.А. Рубан, А.Я. Самуйленко // Проблемы профилактики и борьбы с особо опасными экзотическими и мало изученными инфекционными болезнями животных: материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию ГНУ ВНИИВВиМ.Том 2.- Покров,2008. –с.107-111.
  7. Колян, А.В.  Математическое моделирование хламидиозной инфекции у крупного рогатого скота / А.В. Колян, А.Я. Дадасян // Проблемы, задачи и пути научного обеспечения приоритетного проекта «Развитие АПК» (к 40-летию ГНУ –Северо-Кавказского ЗНИВИ): материалы Всероссийской научно-практической конференции.- Новочеркасск, 2008.- с.26-29.
  8. Колян, А.В. Вероятностная модель инфекционного заболевания/ А.В. Колян, А.Я. Самуйленко, А.Я. Дадасян// Актуальные проблемы ветеринарной медицины: материалы Международной научно-практической конференции - Курск, 2008.-С.198.-202.
 






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.