Pere-Joan Cardona 領導的德國 Trias i Pujol 研究所 (IGTP) 結核病實驗組的研究人員發(fā)表了計算模型的第一個結果，該模型旨在重現虛擬肺中結核病病變的動態(tài)。該模型是在 IGTP 比較醫(yī)學和生物成像中心 (CMCiB) 的 3R 計劃內開發(fā)的，并得到了“la Caixa”基金會的支持。
來自加泰羅尼亞理工大學物理系、CMCiB 巴塞羅那理工大學 (UPC) 的研究人員 Martí Català 和 Clara Prats，以及 UPC 的研究人員 Daniel López-Codina、Sergio Alonso 和 Joaquim Valls 參加了此次研究學習。該論文的第一作者 Català 領導了該程序的計算機試驗。其結果發(fā)表在《PLOS計算生物學》雜志上。
如今，結核病(TB) 仍然是世界死因之一，2017 年導致 160 萬人死亡。結核病是由結核分枝桿菌(一種感染肺泡的細菌)引起的。然而，90% 的感染者從未發(fā)展為活動性疾病。不知道其余 10% 病例中引發(fā)該疾病的主要因素是根除該病的主要障礙之一。本研究旨在了解使疾病保持潛伏狀態(tài)的機制，特別是與內源性再感染相關的機制。
研究人員從內源性再感染在維持潛伏感染中發(fā)揮重要作用的假設出發(fā)。“因此，我們開發(fā)了一種基于代理的模型，該模型描述計算支氣管樹中結核病灶的生長、融合和增殖，該模型通過迭代算法構建，該算法在肺表面積的 3D 體積內生成支氣管和分叉， ”UPC 物理系研究員、計算生物學和復雜系統(tǒng)小組成員 Clara Prats 解釋道。
該模型基于對感染初期的五只小型豬進行計算機斷層掃描的實驗數據。從這些圖像中獲得了小型豬的肺表面積，以生成計算肺。還獲得了每個結核病灶的大小和位置，這使得研究人員能夠設置基于代理的模型的參數。
“結果是一個模型，使我們能夠在計算機上重現和理解實驗數據。我們已經能夠證明結核病灶的最終數量與內源性再感染和病灶生長的頻率之間的重要關系，”Martí Català 說。
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