Адаптивная иммунная система - "невидимая рука" организма, направляющая триллионы лимфоцитов на защиту от различных патогенов. Ключевая особенность адаптивного иммунитета заключается в уникальной системе генерации его основных агентов - Б- и Т-клеточных рецепторов, которые находятся на поверхности соответствующих лимфоцитов. Вместо кодирования огромного объема информации о белках-рецепторах в геноме, организм генерирует случайные последовательности рецепторов в процессе соматической рекомбинации генов.
В процессе столкновения с различными заболеваниями, первоначально сгенерированное множество рецепторов - "репертуар" - изменяет свою структуру: некоторые рецепторы отфильтровываются, некоторые, наоборот, увеличивают свою численность в ответ на атаки вирусов или бактерий. Таким образом, иммунные репертуары сохраняют в себе историю борьбы с заболеваниями и текущее состояние иммунитета. Они содержат в себе много ценной информации, которую человечеству еще придется раскрыть - эта подобласть иммунологии появилась примерно десять лет назад.
Развитие технологий секвенирования позволило идентифицировать геномные последовательности для сотен тысяч вариантов клеточных рецепторов в образце крови или исследуемой ткани. Анализ таких данных позволяет, например, понять, что вызывает аутоиммунные заболевания, почему люди умирают от иммунотерапии, а также как изменяется иммунитет с возрастом. Для такого анализа было бы полезно иметь вероятности генерации тех или иных рецепторов. Кроме ценности для фундаментальной науки - создание модели генерации иммунитета - это имеет и практический смысл. В частности, это позволило бы точнее выделять рецепторы, ответственные за аутоиммунитет, что привело бы к улучшению диагностики аутоиммунных заболеваний.
Модель генерации рецепторов возможно описать математически. На данный момент существующие биоинформатические софты для оценки вероятностей генерации рецепторов по их последовательности обладают рядом недостатков. Опуская классический недостаток научного программного обеспечения, а именно - немедленное прекращение поддержки софта после его публикации - эти софты обладают медленной скоростью работы и чрезвычайно неудобны в использовании для конечного пользователя. В данном проекте предлагается решить эти проблемы, разработав удобный, логичный и быстрый софт для вывода параметров вероятностной модели генерации иммунных рецепторов.
Цель проекта: разработать удобный для конечного пользователя и быстрый софт для статистического вывода параметров вероятностной модели генерации иммунных рецепторов.