diffusione dell aids ( modello di ho - 1994 ) lucia della croce -matematica applicata alla biologia
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DIFFUSIONE
DELL’ AIDS
( Modello di Ho - 1994 )
Lucia Della Croce -Matematica applicata alla biologia
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Il virus HIV (Human Immunodeficiency Virus) provoca lo sviluppodell’ AIDS (Acquired ImmunoDeficiency Sindrome)
Il virus attacca una classe di linfociti ( CD4 T-Cellule), la cui azione è essenziale nell’ambito della difesa immunitaria.
In condizioni normali la concentrazione di CD4 è circa 1000/ ;quando scende al di sotto di 200/ il paziente è classificato malato.
ll
PRECEDENTI SUPPOSIZIONI
Periodo che intercorre tra l’infezione e lo sviluppo della malattia è un periodo di latenza e inattività del virusLo sviluppo della malattia è lento Tutti i meccanismi
coinvolti sono lenti
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Concentrazione plasmatiche
di cellule virali, linfociti CD4 e anticorpi HIV
Nel periodo di pseudo-latenza , la concentrazione di virus e anticorpi è quasi costante, mentre si ha una lenta diminuizione di concentrazione di cellule CD4
Il virus è allora inattivo ?Lucia Della Croce -Matematica
applicata alla biologia
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MODELLO DI HO
Esperimento di Ho:(1994)
Per capire se il virus è attivo nella fase di pseudolatenza, Ho
ha perturbato la sua attività somministrando a 20 pazienti un
inibitore della proteasi
)(tV
pc
Virus al tempo t
Cellule virali prodotte nell’unità di tempo
Tasso di eliminazione (azione sistema immunitario, morte etc. )
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La variazione nel tempo di cellule virali può essere descritto dalla equazione di bilancio:
)(tcVPdt
dV Equazione differenziale
del I ordine
Soluzione generale )exp()( 0 ctVc
PtV
valore iniziale 0V )( 0tV
Per t = 0, cioè nella fase di pseudo-latenza (equilibrio) si ha:
0dt
dV
e quindi cVP c
PV 0
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La proteasi è stata bloccata
non ci sono nuove cellule prodotte
0P
)(tcVdt
dV
)exp()( 0 ctVtV
Il modello è più semplice:
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Dunque la variazione di cellule virali è stata modellizzata dall’equazione
)exp()( ctc
PtV
Occorre calcolare c
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Procedimento di fittingper identificare il parametro c
)exp()( 0 ctVtV
))exp(ln())(ln( 0 ctVtV ))ln(exp()ln( 0 ctV
ctV )ln( 0y
b
ctby
I parametri c be Sono identificati con un procedimento di regressione lineare
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-10 0 10 20 3010
2
103
104
105
106
107
giorni
con
cent
razi
one
HIV
paziente 1
curva fitting
-10 0 10 20 3010
2
103
104
105
106
107
giorni
con
cent
razi
one
HIV
paziente 2
curva fitting
Diminuizione della concentrazione di cellule virali in 2 pazienti trattati con inibitore della proteasi
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Per ogni paziente si ottiene una valutazione diversa dei parametri c e b
Si esegue una media
Ho trovò: 06.033.0 c
La conoscenza di c permette di approssimare P:
c
PV 0 0cVP
760 1010 V )1010(*33.0 76 P
Il virus non è affatto quiescente !
( dal fitting)
Questa scoperta ha cambiato la comprensione dei meccanismi di infezione dell’AIDS dando avvio a nuove terapie.
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Sistema dinamico:
Sistema discreto:
Sistema lineare:
Sistema che evolve nel tempo
L’intervallo temporale è discretizzato
MODELLI DINAMICI DISCRETI LINEARI
la legge che determina l’evoluzione è lineare
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è una funzione che misura la quantità
che varia nel tempo
sono i valori in corrispondenza ai tempi
0t 1t it NtT
0y 1y iy Ny
DISCRETIZZAZIONEDISCRETIZZAZIONE
TEMPORALETEMPORALE
12Lucia Della Croce -Matematica
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sono definiti per ricorrenzasono definiti per ricorrenza
)(1 nn
yfy
f è una funzione lineare
EVOLUZIONE
LINEARE
byayf )(
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0 1, ,... ny y y
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MODELLO DI MALTHUS
PROBLEMA
studiare come varia nel tempo
una popolazione di batteri
immersa in un liquido di cui si
nutrono(1766 -1834)
Sociologo e matematico inglese
Thomas Robert Malthus
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IPOTESI DEL MODELLO
1. Nascita di nuovi batteri
2. Morte di alcuni batteri
3. Il numero di nati è proporzionale al numero di batteri presenti
4. Il numero di morti è proporzionale al numero di batteri presenti
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MODELLO
coefficiente di natalità
nnnn yyyy 1
nn yy )1(1
nn yry )1(1
tasso di crescita
coefficiente di mortalità
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nnyy
1yyf )(
nn yry
)1(1
Il modello è lineare
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Come si calcola l’abbondanza della popolazione al tempo t ?
Iteriamo l’equazione:
0yy n
n
0
2 y
)(0
2 y0
3 y
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Se interviene anche un’immigrazione …
byyn
n
n
1
101
byy nn 1
byy 12 ))( 0 bby bby 02
byy 01
2 10 ...n n
ny y b b b b 2 1
0 (1 ... )n ny b
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3 SITUAZIONI POSSIBILI
• la popolazione è in declino
• I morti superano i nati
1
1 0
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EVOLUZIONE DI UNA POPOLAZIONE DI BATTERI IN DECLINO
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Si stabilizza al valoreSi stabilizza al valore 1
b
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200
0.5
1
1.5
2
2.5
3
tempo
popola
zio
ne
Yn = 0.8 * Yn-1 + 0.2
Con immigrazione:
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1 EVOLUZIONE DI UNA POPOLAZIONE DI
BATTERI IN CRESCITA
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1 1nnyy
Lo stato della popolazione è STAZIONARIO
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