艾滋病毒感染后疾病进展和治疗的动力学模型与研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    10971163
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0604.生物与生命科学中的数学
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

艾滋病病毒感染后反映疾病进程的病毒载量和CD4+T细胞数量对治疗方案的设计、治疗效果的评价、耐药性的描述等有重要的作用。项目将针对我国治疗情况建立描述感染后艾滋病病毒、CD4+T细胞和治疗药物相互作用的动力学模型,研究模型的动力学性态;利用国家艾滋病治疗数据库中的大量数据确定模型的参数,对模型进行理论分析和计算机模拟;根据所建立的模型和已确定的参数描述HIV病毒、CD4+T细胞以及治疗药物在人体内的发展变化规律以反映不同情况下的疾病进展过程,从而给出不同药物组合的最佳抗病毒治疗方案;通过病毒载量和CD4+T细胞的变化给出耐药性出现的评价指标,给出一线药物治疗失败的判断准则。最后将这些模型和HIV感染模型相结合,通过国家艾滋病治疗数据库中感染、治疗、死亡、退出、耐药人数等信息估计每年需要一、二线药物进行治疗的人数,为数学应用探索新的方向,为我国艾滋病治疗提供参考。

结项摘要

艾滋病的预防和治疗是我国公共卫生的重要问题,数学模型已经在描述艾滋病感染、进展、治疗和预防方面发挥了巨大的作用。艾滋病潜伏期长、无彻底根治的药物、无有效的疫苗、各国的感染途径与治疗情况差异等给艾滋病的建模和分析带来了巨大的挑战。结合我国艾滋病感染和治疗的特点,我们建立了艾滋病病毒感染后疾病进展和治疗的动力学模型,研究了模型的动力学性态。艾滋病病毒感染后疾病进展模型描述了感染者体内免疫系统和病毒相互作用的全过程,为感染个体的治疗开始时刻、治疗方案、药物切换等提供了定量依据。根据我国艾滋病疫情和治疗数据所确定参数的治疗模型给出了我国感染人数的预测和一、二线治疗人数的预测,探讨了治疗后由于体内病毒载量减少而导致的感染率降低在预防新发感染方面的作用。我们所建立的艾滋病治疗模型在探讨治疗对新发感染的影响时发挥了关键作用,模型的基本再生数和数值模拟结果在探讨治疗后病人存活时间的延长和单位时间内感染人数的减少在控制艾滋病感染方面给出了阈值:当治疗后感染率降低到这个阈值之下时,治疗对预防艾滋病新发感染有着积极的作用,而当治疗后感染率降低不到这个阈值以下时,大规模的治疗可能会导致更多的感染者,使得艾滋病的疫情更加严重。我们的模型对将治疗作为防治艾滋病的重要公共卫生措施的效果给出了定量的评价,有重要的理论意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Complex Dynamics of Discrete SEIS Models with Simple Demography
具有简单人口统计的离散 SEIS 模型的复杂动力学
  • DOI:
    10.1155/2011/653937
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Discrete Dynamics in Nature and Society
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Cao; Hui;Zhou; Yicang;Song; Baojun
  • 通讯作者:
    Baojun
Existence of multiple periodic solutions for an SIR model with seasonality
具有季节性的 SIR 模型多个周期解的存在性
  • DOI:
    10.1016/j.na.2011.03.008
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Nonlinear Analysis-Theory Methods & Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Bai; Zhenguo;Zhou; Yicang;Zhang; Tailei
  • 通讯作者:
    Tailei
Estimate of Tuberculosis Progression Rate of Children in China
中国儿童结核病进展率估算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Biological Dynamics,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hui Cao; Yicang Zhou; Fred Brauer
  • 通讯作者:
    Fred Brauer
我国免费艾滋病抗病毒药物治疗一线人数ARIMA模型预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中华实验和临床感染病杂志(电子版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    豆智慧;刘霞;张峣;赵德才;马烨;刘中夫;周义仓;张福杰
  • 通讯作者:
    张福杰
THE DYNAMICS OF A DISCRETE SEIT MODEL WITH AGE AND INFECTION AGE STRUCTURES
具有年龄和感染年龄结构的离散 SEIT 模型的动力学
  • DOI:
    10.1142/s1793524512600042
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Biomathematics
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Cao; Hui;Xiao; Yanni;Zhou; Yicang
  • 通讯作者:
    Yicang

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其他文献

HIV传播动力学模型的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国艾滋病性病
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘茂省;阮玉华;韩丽涛;周义仓
  • 通讯作者:
    周义仓
Existence of two periodic solutions for a non-autonomous SIR epidemic model
非自治 SIR 流行病模型两个周期解的存在性
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2010.07.002
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    白正国;周义仓
  • 通讯作者:
    周义仓
具有饱和发生率的离散SIR模型的分支
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    工程数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹慧;周义仓
  • 通讯作者:
    周义仓
一类考虑接种的结核病模型的稳定性分析 Dynamics of a TB Model with Vaccination
  • DOI:
    10.12677/aam.2012.11001
  • 发表时间:
    2012-08-23
  • 期刊:
    Advances in Applied Mathematics
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    陈娜;周义仓
  • 通讯作者:
    周义仓
具有抗体反应的HBV/HCV传染病模型的全局性态分析
  • DOI:
    10.1126/science.361.6407.1158
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    工程数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡新利;李建全;周义仓
  • 通讯作者:
    周义仓

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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