Une équipe de spécialistes en modélisation mathématique de l'Université RUDN a proposé un modèle qualitatif de l'évolution du virus et de l'apparition de nouvelles souches. Les résultats de l'étude peuvent rendre la prédiction du comportement du virus plus efficace et aider au développement de nouveaux médicaments antiviraux. L'article a été publié dans la revue Mathématiques .

L'interaction entre un virus et un corps humain est un phénomène très complexe qui peut être réduit à deux processus :un virus se multiplie dans les cellules hôtes, et l'organisme résiste à l'infection au moyen de la réponse immunitaire. Un examen plus approfondi d'une infection virale montre que les virus sont en compétition pour les cellules hôtes, changer sous l'influence de médicaments antiviraux, et muter lors de sa réplication. Ils peuvent évoluer à très grande vitesse en modifiant d'anciennes ou en acquérant de nouvelles séquences d'ARN ou d'ADN. En raison de ces facteurs et de nombreux autres, il est difficile pour les biologistes de prédire la dynamique de l'évolution des virus, prévoir l'apparition de nouvelles souches, et évaluer leurs niveaux de résistance potentiels.

L'équipe de Vitaly Volpert, un mathématicien de l'Université RUDN, ont suggéré un modèle mathématique décrivant l'évolution et la diversification des quasi-espèces virales. Le modèle montre une interaction dynamique entre la réplication, mutation, et l'élimination d'un virus. Les résultats des travaux peuvent être utilisés pour prédire l'apparition de souches virales capables d'éviter la reconnaissance immunitaire et de résister aux médicaments antiviraux.

"Pour faire simple, le modèle nous montre que les souches existantes évoluent afin de réduire la compétition entre virus, affaiblir l'élimination du virus par la réponse immunitaire, et devenir moins sensible aux médicaments. Cette tendance conduit à l'apparition de souches pharmacorésistantes, " dit Vitaly Volpert.

En collaboration avec ses collègues, le scientifique a décrit une souche virale comme une solution localisée concentrée autour d'un génotype donné. L'émergence de nouvelles souches correspond à une onde périodique se propageant dans l'espace des génotypes. L'apparition de nouveaux pics de distribution dans le processus de propagation des ondes coïncide avec l'apparition de nouvelles souches virales. L'équipe a décrit les conditions d'occurrence des ondes progressives périodiques et leur dynamique en analysant la stabilité de solutions stationnaires spatialement homogènes.

Le modèle est représenté par une équation de réaction-diffusion non locale pour la densité virale. L'équation a deux termes intégraux qui correspondent aux effets non locaux de l'interaction du virus avec les cellules hôtes et les cellules immunitaires.

Le nouveau modèle est qualitatif et applicable à différentes infections virales. Cependant, mieux décrire la dynamique des quasi-espèces virales, il faut connaître leurs caractéristiques individuelles, comme la nature de leurs mutations, interaction avec le système immunitaire, et la réponse aux médicaments antiviraux.

"En utilisant notre modèle, on peut développer diverses méthodes pour empêcher la propagation des infections virales à travers les tissus corporels et l'apparition de nouvelles souches, c'est-à-dire la propagation dans l'espace des génotypes. Cependant, pour que ces approches aient une mise en œuvre pratique, elles doivent être combinées avec des données expérimentales et cliniques, " ajoute Vitaly Volpert.

Le modèle présente un certain nombre de limitations car il repose sur plusieurs simplifications. À savoir, il ne prend pas en compte l'existence de la variété des cellules immunitaires et des cytokines (petites molécules peptidiques informatives) qui participent à la réponse immunitaire, ou des processus complexes de régulation intracellulaire et de réplication virale. Cependant, ces limitations aident les scientifiques à déterminer certaines caractéristiques évolutives communes des quasi-espèces virales qui seraient difficiles à identifier dans un modèle plus complexe. Le travail de l'équipe peut servir de base à d'autres investigations.