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.
Елисеев Игорь Евгеньевич
Вам также может быть интересно:
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.
Лев Толстой и спецификации, контрапункт и инклюзивность ИИ: в НИУ ВШЭ обсудили вайбкодинг
В НИУ ВШЭ прошла первая международная конференция по вайбкодингу VIBE CODING RUSSIA 2026. Более 450 ее участников, спикеров из университетов, банков, телекома, кибербезопасности и самих вайбкодеров, обсудили, как ИИ сокращает путь от научного результата к продукту и кто отвечает за код, который пишет алгоритм.
Проект НИУ ВШЭ CheckAI победил на престижной премии BISA
НИУ ВШЭ укрепляет лидерские позиции в сфере отечественной кибернетической безопасности и искусственного интеллекта. Проект Вышки CheckAI под руководством Антона Сергеева, директора Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ, одержал победу на престижной профессиональной премии BISA «За вклад в безопасность цифрового будущего». Инновационная разработка была признана лучшей в номинации «Лучший проект — сервисы цифрового будущего».
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.