Ошибка иммунитета: как антитела при рассеянном склерозе путают мишени
Исследователи НИУ ВШЭ и ИБХ РАН изучили, как иммунная система ведет себя при рассеянном склерозе — болезни, при которой собственные антитела атакуют нервные волокна организма. Сравнив образцы крови пациентов и здоровых людей, ученые обнаружили, что иммунитет больных рассеянным склерозом может путать вирусные белки с белками нервных клеток. Также было выявлено несколько ключевых белков, которые могут стать новыми биомаркерами болезни и помочь в ее диагностике. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Immunology. Работа выполнена при поддержке РНФ.
Рассеянный склероз (РС) — болезнь, при которой иммунная система по ошибке атакует миелиновую оболочку нервных волокон. Можно представить миелин как изоляцию проводов: когда он разрушается, сигналы между нейронами передаются хуже. Из-за этого возникают проблемы с движением, зрением, речью и памятью. Болезнь развивается волнообразно: периоды обострений сменяются ремиссиями, но со временем повреждения накапливаются и могут привести к инвалидности. Диагностировать рассеянный склероз сложно: у каждого пациента симптомы проявляются по-разному, а надежных биомаркеров для точного диагноза пока нет.
Причины сбоя также до конца не изучены, однако ученые предполагают, что на это могут влиять вирусные инфекции. Чтобы глубже изучить иммунный ответ при болезни, ученые НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге и Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН провели исследование и сравнили антитела пациентов с рассеянным склерозом и здоровых людей. Они использовали PhIP-Seq — технологию, с помощью которой можно определить, к каким антигенам у человека уже есть антитела.
Антигены — это чужеродные молекулы, вызывающие иммунный ответ. Они находятся на поверхности бактерий, вирусов и других клеток, и иммунная система реагирует на них, вырабатывая антитела.
Антитела — это белки, которые вырабатывает иммунная система для борьбы с антигенами. Они работают как «ключи», которые узнают и связываются с «замками» — антигенами, чтобы нейтрализовать их или пометить для уничтожения другими клетками иммунной системы.
PhIP-Seq помогает не просто выявить сами антитела, но и определить, с какими белками они взаимодействуют. Это позволяет составить портрет иммунного ответа, выясняя, какие мишени атакует иммунная система.
Игорь Елисеев
«Мы взяли около тысячи белков, способных вызывать аутоиммунный ответ, и разрезали их на небольшие перекрывающиеся пептиды — короткие цепочки аминокислот, из которых состоят белки. Затем с помощью генной инженерии встроили их в бактериофаги, чтобы каждый из них нес на своей поверхности нужный пептид, — рассказывает автор исследования, академический руководитель программы «Вычислительная биология и биоинформатика» НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге Игорь Елисеев. — И уже модифицированные фаги добавляли в образцы крови пациентов. Если в крови были антитела, которые узнали определенные пептиды, они связывались с фагами и формировали комплексы. Далее мы извлекали эти комплексы и анализировали, какие белки вызывают иммунную реакцию».
PhIP-Seq помог выявить аутоантитела — антитела, которые ошибочно атакуют собственные белки организма. Ученые обнаружили, что у пациентов с РС иммунная система особенно активно реагирует на белок SPTAN1, важный для структуры нервных клеток, а также на вирусный белок LMP1, связанный с вирусом Эпштейна — Барр. У больных с агрессивными формами РС отклик был еще шире, а иммунная система проявляла перекрестную реактивность — атаковала как вирусные белки, так и собственные структуры. Проще говоря, иммунная система вела себя так, будто путала вирусные белки с белками собственного организма.
«Наше исследование показало, что аутоиммунные антитела при рассеянном склерозе реагируют на широкий спектр белков, — объясняет руководитель проекта, старший научный сотрудник ИБХ РАН Яков Ломакин. — Это значит, что их специфичность снижена: вместо точечного распознавания они связываются с разными мишенями, что делает иммунный ответ хаотичным и разрушительным».
В ходе эксперимента ученые проверили, можно ли использовать комбинацию нескольких белков как биомаркер болезни. Они обнаружили, что тест на четыре антигена — SPTAN1, PTK6, PRX (белки нервной системы) и LMP1 (белок вируса Эпштейна — Барр) — позволяет с высокой точностью отличать пациентов с РС от здоровых людей. Эти данные могут помочь не только улучшить диагностику, но и открыть новые подходы к лечению, например таргетную терапию, блокирующую ошибочные иммунные реакции.
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.