免疫動力學方程。陳小平 供圖
免疫平衡理論的提出已有一百多年的歷史，把握了免疫現象的兩個最本質因素，即正向免疫和負向免疫，賦予了解析復雜免疫現象的哲學意義。近日，中國科學院廣州生物醫藥與健康研究院研究員陳小平將免疫平衡理論方程化，建立了免疫動力學方程，加深了我們對這一理論的認識。相關研究發表于Frontiers in Microbiology。
免疫平衡理論雖然觸及了免疫學的核心問題，但由于免疫平衡的抽象化和不能準確定量的特性，因而并不能很好地指導免疫學的基礎研究和個體化的醫療實踐。現代免疫學在多個學科不斷發展的支撐下正在蓬勃發展，涉及眾多理論和先進技術，如基因組學、轉錄組學、免疫組學、代謝組學和免疫代謝組學等，但其核心理論是免疫識別理論，涉及“自我”和“非我”的識別機制，天然免疫的模式識別機制和適應性免疫的T細胞和B細胞受體庫的生成和選擇機制。
基于對免疫平衡理論的認識，陳小平通過系列化思辨和數理邏輯推導，建立了免疫動力學理論方程，包括了基于物質和信息流兩個方面[圖中的方程（1）至（6）] 以及基于能量流的方程[圖中的方程（9）和（10）]。通過方程的等價變換和對已發表功能數據的實際計算，利用曲線擬合和比較等，找到一組能夠代表理論方程的簡單而實用的近似方程，即免疫動力學實用方程[圖中的方程（7）和（8）]。
根據免疫動力學方程，可以清楚地看到任何一種免疫治療都會誘發一個免疫動力學過程，治療開始發揮作用的時間就是當免疫作用力（Immune force，Fim）大于1的時候，應該終止治療的時間就是當Fim的測量值經過一個迅速的上升階段和一個相繼緩慢的下降階段到接近于1的時候。
“這一過程中Fim值的變化形成一條曲線（免疫作用力曲線，Fim曲線），利用這條曲線可以確定免疫治療的劑量和療程，Fim曲線下的面積（AUC Fim）可以用來預測療效。如果免疫治療一旦誘發以免疫制動力（Immune braking force，Fib）為主導的無效免疫反應，就馬上可以判斷為無效治療。”陳小平說。
據他介紹，根據免疫動力學方程預測，腫瘤的快速進展是由免疫治療誘導的以Fib主導的有害無效免疫反應所致。由于每個患者經免疫治療誘發的Fim動態曲線都不一樣，因此臨床醫生可以探索根據這條曲線以及曲線下的面積來指導個體化的免疫治療。這些方法可能也適用于感染性疾病的免疫治療。
相關論文信息：https://doi.org/10.3389/fmicb.2022.1018