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    開放體系中抗體- 抗原復(fù)合物生長的Monte Carlo模擬

    2014-10-11 05:06:50張平
    關(guān)鍵詞:聚合度等待時(shí)間復(fù)合物

    張平

    (承德醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,河北承德 067000)

    開放體系中抗體- 抗原復(fù)合物生長的Monte Carlo模擬

    張平

    (承德醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,河北承德 067000)

    為了研究更接近于真實(shí)的免疫反應(yīng)系統(tǒng)中抗體 抗原復(fù)合物的生長,提出了一個(gè)開放的抗體 抗原系統(tǒng)模型,在這一體系中抗體、抗原分子能以一定的方式產(chǎn)生并參與反應(yīng).通過Monte Carlo模擬方法分別考察了線性體系和支化體系的演化過程,所采用的算法包含了一個(gè)自洽的疊代方法計(jì)算等待時(shí)間,以此算法為基礎(chǔ),研究了抗體和抗原分子不同輸入方式對(duì)復(fù)合物數(shù)均和重均聚合度的影響,發(fā)現(xiàn)不同體系在演化過程中的相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征都可以反映輸入方式的變化,因而可以通過觀測(cè)平均物理量來識(shí)別輸入方式.

    抗體-抗原復(fù)合物;開放體系;Monte Carlo模擬

    抗體與抗原的相互作用導(dǎo)致抗體 抗原復(fù)合物的形成和生長,這一過程在生物體的免疫機(jī)制中起著非常重要的作用[1-3].在醫(yī)學(xué)臨床應(yīng)用上,抗體抗原反應(yīng)是免疫檢測(cè)的基礎(chǔ)[4].因此,長期以來,人們對(duì)抗體與抗原的相互作用及抗體 抗原復(fù)合物的研究表現(xiàn)出極大的關(guān)注[5-14].

    對(duì)抗體 抗原復(fù)合物平衡性質(zhì)及時(shí)間演化的研究,一般除了采用等活性和忽略內(nèi)環(huán)化這樣的近似之外,還要求系統(tǒng)是封閉的,這使其應(yīng)用受到一定的限制.為了解抗體-抗原復(fù)合物對(duì)免疫應(yīng)答的調(diào)解作用機(jī)制,對(duì)于動(dòng)態(tài)開放的抗體-抗原體系的研究是非常必要的.

    對(duì)于一個(gè)更為實(shí)際的體系而言,在抗體-抗原復(fù)合物生長過程中,抗體和抗原分子往往均能以一定的方式產(chǎn)生并參與反應(yīng).例如,按照克隆選擇學(xué)說,當(dāng)有一定的抗原進(jìn)入體內(nèi)時(shí),抗原和B細(xì)胞表面受體結(jié)合可以使B細(xì)胞激活,激活的B細(xì)胞不斷繁殖并可產(chǎn)生和分泌抗體.相對(duì)于此前的“封閉”系統(tǒng)而言,這種在反應(yīng)過程中允許不斷加入抗體和抗原分子的體系可被稱作“開放”體系.為了更加直觀地說明“開放”體系的相關(guān)特征,本文以圖1示意如下:在“開放”的抗體 抗原體系中,描述抗體-抗原復(fù)合物生長的動(dòng)力學(xué)方程將有別于“封閉”體系的動(dòng)力學(xué)方程.因此,可以預(yù)期抗體 抗原體系相關(guān)的統(tǒng)計(jì)特征亦將有別于“封閉”體系的相應(yīng)結(jié)果.對(duì)“開放”的抗體 抗原體系而言,抗體和抗原分子的不斷輸入實(shí)際上可以視作是外界對(duì)體系的一種“刺激”.相應(yīng)地,作為對(duì)外部刺激的響應(yīng),體系的一些相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征應(yīng)該可以反映抗體或抗原分子輸入方式的變化.

    圖1開放的抗體 抗原體系示意Fig.1 A schematic figure of the growth of Ab-Ag complexes in open system

    應(yīng)該指出的是,“開放”體系模型更加接近于體內(nèi)的抗體 抗原反應(yīng)過程,因此相應(yīng)的研究更具實(shí)際意義.本文以Monte Carlo模擬方法來研究抗體和抗原分子不同輸入方式對(duì)復(fù)合物數(shù)均和重均聚合度的影響,從而為相關(guān)實(shí)驗(yàn)提供定量或半定量的理論依據(jù),深化對(duì)抗體-抗原相互作用的認(rèn)知.

    由于“開放”體系中抗體、抗原分子不斷以不同方式輸入,因此在確定等待時(shí)間tW的問題上必須謹(jǐn)慎對(duì)待,這同時(shí)也是“開放”體系Monte Carlo模擬算法的關(guān)鍵所在.為此,在模擬中采用了一種自洽迭代計(jì)算的方式來確定等待時(shí)間tW.進(jìn)一步,為了考察不同輸入方式對(duì)復(fù)合物數(shù)均和重均聚合度的影響,模擬中人為地設(shè)定了正弦輸入、方波輸入、三角波輸入和勻速輸入等幾種連續(xù)輸入方式.模擬結(jié)果正如所期待的那樣,通過考察體系的數(shù)均和重均聚合度隨時(shí)間的變化情況的確可以區(qū)分不同的輸入方式,從而實(shí)現(xiàn)了確定體系“刺激-響應(yīng)”因果關(guān)系的目的.

    1 模擬方法

    考慮一個(gè)動(dòng)態(tài)開放的抗體 抗原相互作用系統(tǒng),假設(shè)系統(tǒng)最初包括一定數(shù)目的價(jià)性為b的抗體分子和價(jià)性為g的抗原分子,此后,抗體、抗原單體分子按一定方式輸入.顯然,這樣動(dòng)態(tài)開放體系中的抗體 抗原復(fù)合物的生長動(dòng)力學(xué)必然與輸入方式直接相關(guān).為了探討輸入方式的影響,需要對(duì)體系的平均特征予以研究.不失一般性,以Cm,l(t)表示t時(shí)刻由m個(gè)抗體分子和l個(gè)抗原分子形成的復(fù)合物,則抗體 抗原復(fù)合物生長過程可表示為

    上面各式描述了體系中各種成分的確定性的時(shí)間演化方式,其中f0,1(t)和f1,0(t)分別是抗體和抗原單體輸入速率函數(shù)表示Cm,l(t)和Ci,j(t)間的結(jié)合方式數(shù),而km,l;i,j是相應(yīng)的結(jié)合速率常數(shù).一般情況下,各個(gè)km,l;i,j值并不相等,為此可以引入反應(yīng)活性參數(shù)R=k1,1/kP,P,其中k1,1表示單體-單體的結(jié)合常數(shù),kP,P表示單體-多聚體及多聚體-多聚體的結(jié)合常數(shù).當(dāng)R=1時(shí),系統(tǒng)中各成分的結(jié)合速率常數(shù)都相等,此時(shí)各km,l;i,j可以統(tǒng)一用k表示.本文中為了使問題簡(jiǎn)化,筆者只就R=1的情況進(jìn)行研究.

    對(duì)于開放體系,由于抗體、抗原分子不斷輸入,通過微分動(dòng)力學(xué)方程一般無法獲得體系數(shù)量分布函數(shù)的解析解,因此通過隨機(jī)模擬方法[16-17]來研究體系的演化過程便充分顯示出其必要性和有效性.本文中所用的Monte Carlo模擬算法較此前我們的方法[18]有了較大的突破,即在確定等待時(shí)間tW的問題上給予了特別的考慮,對(duì)不同的輸入方式進(jìn)行了區(qū)別對(duì)待.下面對(duì)模擬算法予以簡(jiǎn)要說明.

    假定體系最初僅存在抗體和抗原分子(單體),此后抗體-抗原復(fù)合物按照方程(2)所示的方式演化.若以{Pm,l(t)}表示t 時(shí)刻系統(tǒng)中抗體-抗原復(fù)合物的狀態(tài),則此后dt 時(shí)間內(nèi)抗體 抗原復(fù)合物形成的轉(zhuǎn)變概率為

    由此可知,等待時(shí)間tW是滿足指數(shù)分布的一個(gè)隨機(jī)變量,此即反應(yīng)時(shí)間的隨機(jī)性.通過直接抽樣方法,可將等待時(shí)間tW與一個(gè)隨機(jī)數(shù)r1通過下式關(guān)聯(lián)在一起:

    對(duì)于有單體不斷輸入的動(dòng)態(tài)體系,如何確定tW的問題變得比靜態(tài)封閉體系復(fù)雜得多,因?yàn)樵趖W間隔內(nèi)可能會(huì)有一定數(shù)量的抗體、抗原單體加入體系,使Q發(fā)生改變,進(jìn)而又對(duì)等待時(shí)間產(chǎn)生影響.為此,在模擬中采用了一種自洽迭代計(jì)算的方式來確定等待時(shí)間tW.在這種情況下,通過直接抽樣方法可以得到如下方程:

    然后通過用迭代方法求方程近似解便可以得到tW,同時(shí)也得到了調(diào)整后系統(tǒng)中的抗體和抗原的單體數(shù)目.一旦tW被確定,便可以獲得Q(tW),則該次反應(yīng)發(fā)生在Cm,l(t)和Ci,j(t)之間的概率可表示為=Q(tW)-1.在此基礎(chǔ)上確定反應(yīng)類型,此時(shí)可通過另一個(gè)單位區(qū)間均勻分布的隨機(jī)數(shù)r2對(duì)樣本空間中隨機(jī)事件進(jìn)行直接抽樣來決定.

    根據(jù)以上分析,可得開放體系的抗體-抗原復(fù)合物生長過程的Monte Carlo算法如下:

    1)系統(tǒng)初始化(輸入初始分子數(shù)、價(jià)性和確定單體輸入方式等);2)給出隨機(jī)數(shù)r1,通過迭代方法計(jì)算tW,調(diào)整單體數(shù),確定和Q;3)通過隨機(jī)數(shù)r2確定反應(yīng)事件類型;4)按照反應(yīng)事件類型更新系統(tǒng)狀態(tài);5)回到步驟(2),直至體系滿足預(yù)定條件.

    2 結(jié)果和討論

    2.1 對(duì)[Ab]2-[Ag]2體系的模擬

    在[Ab]2-[Ag]2體系中,忽略環(huán)化反應(yīng)并設(shè)定初始反應(yīng)條件:在一定體積V中,初始單體數(shù)Nb=1 000,Ng=1 000;反應(yīng)速率常數(shù)k=10-6.

    模擬中所用各種連續(xù)輸入方式的函數(shù)形式和參數(shù)分別為

    a)正弦輸入方式:設(shè)定其函數(shù)形式為f(t)=v[1+sin(ωt)],抗體、抗原單體的輸入速率皆為v=1 000,輸入周期為T=2π/ω=10;

    c)三角波輸入方式:設(shè)定其函數(shù)形式為f(t)=v(t-nT)(n=0,1,2,…),抗體、抗原單體的輸入速率皆為v=200,T=10;

    d)勻速輸入方式:設(shè)定其函數(shù)形式為f(t)=v,抗體、抗原單體的輸入速率皆為v=1 000.

    以上各種輸入方式和參數(shù)的選擇已經(jīng)考慮到了簡(jiǎn)單性和清晰性,為此已使各種輸入方式在1個(gè)周期內(nèi)平均輸入速率相同,從而便于對(duì)比輸入方式對(duì)體系演化的影響.根據(jù)不同的輸入方式,并依據(jù)相應(yīng)的Monte Carlo模擬算法可對(duì)所研究的體系進(jìn)行模擬.模擬中主要考察了體系數(shù)均聚合度(Dn)和重均聚合度(Dw)的變化,所得結(jié)果分別如圖2中a,b,c,d各圖所示,相應(yīng)插圖是各種輸入方式的速率波形.

    圖2 [Ab]2-[Ag]2體系各種連續(xù)輸入方式下數(shù)均、重均聚合度的演化Fig.2 Evolution of number-and weight-average binding degrees of[Ab]2-[Ag]2 system under the continuous input patterns

    由于以上各種輸入方式的平均輸入速率相同,從圖2中可以看到在各種輸入方式下體系的數(shù)均聚合度和重均聚合度演化曲線總體上具有相似性.然而,在圖中一個(gè)有趣的特征是平均聚合度隨著輸入方式的不同而表現(xiàn)出明顯不同的波動(dòng)特性,這說明平均聚合度的演化在一定程度上反映了輸入方式的變化,在抗體、抗原的輸入和平均聚合度的演化之間,存在著“刺激-響應(yīng)”因果關(guān)系,因而可以通過對(duì)平均聚合度的觀測(cè)來了解、并區(qū)分抗體、抗原分子加入體系的不同輸入方式.此外,在明確了輸入方式和平均聚合度演化的“刺激-響應(yīng)”關(guān)系后,可以據(jù)此對(duì)體系演化特點(diǎn)的細(xì)節(jié)加以觀察和分析.在以上各圖中平均聚合度的波動(dòng)周期與演化時(shí)間相對(duì)應(yīng),而Monte Carlo Steps 與體系中的抗體-抗原結(jié)合對(duì)數(shù)量相對(duì)應(yīng).

    在此基礎(chǔ)上,通過對(duì)圖2中模擬結(jié)果的細(xì)節(jié)進(jìn)行觀察可知,在體系演化進(jìn)程中,最初形成抗體-抗原結(jié)合對(duì)的速率較慢,隨后速率逐漸增加并趨于平穩(wěn).在整體上,線性體系重均聚合度的增長趨勢(shì)平緩,且對(duì)輸入單體數(shù)量變化的響應(yīng)有相對(duì)減弱的趨勢(shì).而對(duì)于數(shù)均聚合度而言,其對(duì)單體輸入變化的響應(yīng)卻隨體系中結(jié)合對(duì)的增加而顯著.這是由于隨著演化的進(jìn)行,體系中出現(xiàn)越來越多高聚合度的復(fù)合物,同時(shí)總的結(jié)構(gòu)單元數(shù)增多,從而使單體的輸入對(duì)重均聚合度演化的影響相對(duì)降低;而數(shù)均聚合度取決于總分子數(shù)和總的結(jié)構(gòu)單元數(shù)的比值,因而受單體數(shù)變化的影響較明顯.

    2.2 對(duì)[Ab]2-[Ag]3體系的模擬

    根據(jù)上節(jié)提到的相應(yīng)輸入方式,也可以[Ab]2-[Ag]3體系為例對(duì)抗體-抗原復(fù)合物支化生長過程進(jìn)行模擬.同樣地,模擬中也忽略環(huán)化反應(yīng)并令各種連續(xù)輸入方式下的反應(yīng)條件與[Ab]2-[Ag]2體系中相對(duì)應(yīng)的情況完全相同.對(duì)于各種瞬時(shí)輸入方式,為了便于觀察其特點(diǎn),輸入量和輸入間隔的選取與[Ab]2-[Ag]2體系中對(duì)應(yīng)的情況相比減小一半.各種連續(xù)輸入方式下系統(tǒng)的數(shù)均、重均聚合度的演化模擬結(jié)果分別如圖3中a,b,c,d各圖所示.

    圖3 [Ab]2-[Ag]3體系各種連續(xù)輸入方式下數(shù)均、重均聚合度的演化Fig.3 Evolution of number-and weight-average binding degrees of[Ab]2-[Ag]3 system under the continuous input patterns

    對(duì)于非線性的抗體-抗原體系而言,平均聚合度的演化同樣也在一定程度上反映出輸入方式的影響,亦即通過對(duì)平均聚合度的觀測(cè)可以區(qū)分不同的輸入方式,如圖3所示.然而,與線性生長體系相比顯著的不同之處在于支化生長體系中復(fù)合物的重均聚合度增長較快,在結(jié)合對(duì)數(shù)量相對(duì)較少時(shí),重均聚合度已經(jīng)較大且隨著結(jié)合對(duì)數(shù)量的增加有發(fā)散趨勢(shì).相對(duì)而言,在抗體 抗原支化體系的演化過程中,其重均聚合度對(duì)單體輸入方式的響應(yīng)弱于線性體系,這是由于對(duì)支化生長過程而言,較大的復(fù)合物更容易生成,由此產(chǎn)生的結(jié)果就是重均聚合度增加較快并且隨機(jī)性增加,因而體系對(duì)單體輸入這種刺激所產(chǎn)生的響應(yīng)隨即減弱.

    通過考察不同體系及不同輸入方式下的平均聚合度演化曲線,可知抗體、抗原分子的輸入對(duì)體系的相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征產(chǎn)生了影響,因而可以通過觀測(cè)平均物理量來識(shí)別輸入方式.鑒于體內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜性,抗體 抗原體系的開放模型更為接近實(shí)際情況.本文所提出的Monte Carlo模擬方法對(duì)于深入認(rèn)識(shí)體內(nèi)抗體與抗原反應(yīng)形成復(fù)合物的過程提供了有益的線索,為了解實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的抗體-抗原體系提供了一種研究工具.

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    (責(zé)任編輯:梁俊紅)

    Monte Carlo simulation on growth of antibody-antigen complexes in open system

    ZHANG Ping
    (Biomedical Engineering Department,Chengde Medical College,Chengde 067000,China)

    A model of open antibody-antigen system close to the real immune reaction system is put forward,in which antibody(Ab)and antigen(Ag)molecules can be produced someway to take part in the reaction.The growth of antibody-antigen complexes in the linear and branched open systems is studied by the Monte Carlo simulation method,in particular,the algorithm adopted involves a self-consistent iteration method to calculate the waiting time.Then the influence of various input patterns on the number-and weight-average binding degrees of the antibody-antigen complexes is investigated,and it is found that the input pattern can be reflected by the average binding degrees.

    antibody-antigen complex;open system;Monte Carlo simulation

    O641

    A

    1000 -1565(2014)05 -0502 -06

    10.3969/j.issn.1000 -1565.2014.05.011

    2014 -05 -10

    河北省教育廳資助項(xiàng)目(z2011136)

    張平(1968-),男,河北承德人,承德醫(yī)學(xué)院副教授,主要從事生物物理及高分子化學(xué)與物理方向研究.E_mail:zhangping6810@126.com

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