¹Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН, Новосибирск, Россия
²Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, Москва, Россия

Аннотация. Представлена непрерывно-дискретная стохастическая модель, описывающая динамику ВИЧ-1 инфекции в лимфатическом узле в начальный период развития инфекции. В модели использованы два типа клеток-мишеней для вирусных частиц: CD4+ Т-лимфоциты и дендритные клетки. Контакты вирусных частиц с CD4+ Т-лимфоцитами приводят к поглощению вирусных частиц и превращению CD4+ Т-лимфоцитов в латентно-инфицированные клетки. Дендритные клетки, захватившие вирусные частицы, проходят промежуточную стадию развития и превращаются в антиген-презентирующие клетки, способные осуществлять контактное взаимодействие с латентно-инфицированными и неинфицированными CD4+ Т-лимфоцитами. В результате осуществления контактного взаимодействия указанных клеток образуются комплексы, обеспечивающие активацию размножения CD4+ Т-лимфоцитов с последующим образованием продуктивно-инфицированных клеток. Для проведения вычислительных экспериментов с моделью использован метод Монте-Карло. Планирование вычислительных экспериментов и предварительные вычисления осуществлялись на основе  детерминированного аналога модели в форме нелинейной системы дифференциальных уравнений с запаздыванием. Приведены результаты вычислений по оценке параметров моделей при подгонке решений к реальным данным по численности вирусных частиц в крови в острой фазе кинетики ВИЧ-1 инфекции, включая фазу эклипса. Изучены условия развития и затухания ВИЧ-1 инфекции в лимфоузле в зависимости от параметров, отражающих конкуренцию CD4+ Т-лимфоцитов и дендритных клеток за контакты с вирусными частицами, от длительности промежуточной стадии формирования антиген-презентирующих дендритных клеток и среднего времени до активации размножения  неинфицированных и латентно-инфицированных CD4+ Т-лимфоцитов.

Ключевые слова: ВИЧ-1 инфекция, лимфатический узел, CD4+ Т-лимфоциты, дендритные клетки, стохастическая модель, дифференциальные уравнения с запаздыванием, метод Монте-Карло, вычислительный эксперимент