- af Johanne Keiding og Søren Brunak
Gruppeleder: Lektor Ole Lund,
Normalt gør immunsystemet et godt stykke arbejde i forhold til at holde os fri af sygdomme. Den mest grundlæggende egenskab ved immunsystemet er, at det er i stand til at kende forskel på, hvad der hører til os selv, og hvad der er fremmed, og så bekæmpe det fremmede med alle midler. Denne genkendelse eller diskrimination mellem selv og ikke-selv er i vid udstrækning protein-baseret: immunsystemet er i stand til at huske, hvilke fremmede proteiner det har set, og dermed sætte ind med et meget mere effektivt modangreb næste gang. Men i nogle tilfælde lykkes det ikke.
En måde at forstå og opnå ny indsigt i, hvorfor immunsystemet af og til svigter, er gennem skabelsen af avancerede simulerings-modeller. Ved hjælp af en computersimuleret model af immunsystemet kan forholdet mellem en vært (et menneske) og et patogen (vira og bakterier) kortlægges. Afhængig af modellernes kompleksitet og det input man giver dem, kan de bruges til at simulere, hvad der sker, når en vært inficeres med et patogen og derigennem forudsige den gensidige udvikling af patogen og immunsystem. Et af formålene med denne form for modellering er at identificere de dele af patogenets proteiner, der kaldes epitoper (eller antigener). Epitoper genkendes af immunsystemet, som derefter søger at opbygge et forsvar imod dem. Denne viden er meget værdifuld i forhold til udviklingen af bedre vacciner og giver samtidig vigtig indsigt i udviklingen af kræft, allergi og auto-immune sygdomme.
Immunsystemet er ufatteligt komplekst og består af milliarder og atter milliarder af komponenter, så det er ikke nogen simpel opgave at udvikle simulationsmodeller. Derudover er immunsystemet også forskelligt fra individ til individ, og mange patogener ændrer og tilpasser sig også over tid – dette er blandt andet tilfældet med influenza og HIV – så en vaccine eller behandling der var virksom i 2004, er ikke nødvendigvis også virksom i 2006.
Læs mere:
-
-
Racende, Lone Frank, Weekendavisen, 24. juni 2005 – om genetisk variation og den racemæssige baggrunds betydning for sygdomsforskning
-
-
Den immunologiske bioinformatik-gruppe på CBS udvikler nye teknologier til opdagelse af epitoper, der kan bruges i jagten på nye vacciner og behandlingsmetoder til HIV, malaria og tuberkulose samt sygdomme som influenza og kopper, der potentielt kan udvikle sig til alvorlige sundheds-trusler, enten naturligt eller med fuldt overlæg gennem biologisk terrorisme.
Gruppen har udviklet en simulations-model af det menneskelige immunsystem og har opbygget en database med alle menneskelige patogener. Ved at bruge denne database sammen med en database indeholdende det humane genom, arbejder gruppen på at anvende forudsigelses-metoder til at simulere den gensidige udvikling af patogener og immunsystemer.