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      抗體免疫反應的病毒模型的全局性態(tài)*

      2010-01-11 11:05:03何金如
      關鍵詞:平衡點宿主全局

      何金如

      (浙江廣播電視大學 義烏學院,浙江 義烏 322000)

      0 引 言

      目前,宿主體內的群體動力學研究主要集中在持續(xù)性病毒感染[1-7].為了定量分析體內病毒感染的過程,針對未感染目標細胞、被感染細胞和游離病毒三者的相互作用生態(tài)關系,廣泛采用如下微分方程組進行描述:

      (1)

      病毒動力學模型,特別是考慮免疫反應的病毒動力學模型,是目前國內外學者研究的熱點.高維模型的全局性態(tài)較為復雜,很可能出現(xiàn)分支或混沌[3-8].文獻[3]首次在模型(1)的基礎上引入抗體免疫反應的系統(tǒng),研究了如下模型的局部性態(tài):

      (2)

      模型(2)中:A表示針對病毒宿主體內免疫系統(tǒng)產生的抗體細胞數(shù);假設宿主體內病毒以速率gAV刺激病毒特異性抗體的產生;g是描述免疫過程的常數(shù)率,相當于抗體細胞與游離病毒的接觸率;而病毒被病毒特異性抗體以速率qAV中和,并且假設抗體的死亡率為dA.

      文獻[3]已建立病毒入侵和消除的閾值,證明正平衡點一旦存在就是局部穩(wěn)定的,但對模型的全局性態(tài)分析較少,故筆者主要討論模型的全局性態(tài).

      1 平衡點及其穩(wěn)定性

      定義一個免疫再生數(shù)

      下面研究這3個平衡點的全局性態(tài).首先分析無病平衡點E0.

      定理1若基本再生數(shù)R0≤1,則無病平衡點E0全局穩(wěn)定.

      證明 定義一個全局Lyapunov函數(shù)

      并對L1求導,可得

      (3)

      (4)

      由算術平均數(shù)大于或等于幾何平均數(shù)的性質,有

      由式(4)得L′1≤0.L′1≤0當且僅當A=0,V=0且T=T0.{(T,I,V,A)∈R4+:L′1=0}的最大緊不變集即為{E0},由Lasalle不變原理[9]可得E0的全局穩(wěn)定性.

      注1定理1的生物學意義為:若一個病毒在其存活周期內繁殖的病毒數(shù)不多于1,則病毒不能成功入侵宿主并且很快會被清除.

      下面分析無免疫平衡點E1.

      定理2當R0>1且R1≤1時,無免疫平衡點E1全局穩(wěn)定.

      證明 定義一個全局Lyapunov函數(shù)

      并對L2求導,得到

      (5)

      (6)

      注意到

      注2定理2的生物學意義為:當基本再生數(shù)R0>1時,病毒能成功入侵宿主.但由于免疫再生數(shù)小于等于1,即由病毒刺激產生的一個抗體在其存活周期內繁殖的抗體細胞數(shù)不多于1,抗體免疫反應不能在宿主體內建立.

      最后,分析正平衡點E*.

      定理3若R1>1,則正平衡點E*全局穩(wěn)定.

      證明 定義全局Lyapunov函數(shù)

      并對L3求導,可得

      (7)

      L′3=dTT*+dII*-dTT-(dTT*+dII*)

      (8)

      (9)

      由式(9)得L′3≤0.同定理1的證明過程,也可證得E*的全局穩(wěn)定性.

      注3定理3的生物學意義為:若一個病毒在抗體存活周期內能夠刺激產生多于1個的抗體細胞,則宿主體內能夠建立抗體免疫反應.健康細胞、感染細胞、病毒和抗體細胞以一個全局穩(wěn)定的正平衡點的形式在宿主體內共存.

      2 結 論

      Kajiwara等[3]在基礎病毒動力學模型的基礎上引入了抗體免疫反應,得到了模型(2),并研究了模型(2)的局部性態(tài).本文則在證明中采用了構造Lyapunov函數(shù)的方法,對模型(2)的全局性態(tài)給出了一個較好的結果.證明了當基本再生數(shù)R0≤1時,病毒在體內清除,當R0>1時,病毒在體內持續(xù)生存.并且模型的正解當抗體免疫再生數(shù)R1≤1時趨于無免疫平衡點,當R1>1時趨于正平衡點.

      [1]Patrick D L,Hal L S.Virus Dynamics:A global analysis[J].Math Anal,2003,63(4):1313-1327.

      [2]Korobeinikov A.Global Properties of Basic Virus Dynamics Models[J].Bulletin of Mathematical Biology,2004,66(4):879-883.

      [3]Kajiwara T,Sasaki T.A note on the stability analysis of pathogen-immune interaction dynamics[J].Discrete and Continuous Dynamical Systems-Series B,2004,4(3):615-622.

      [4]Murase A,Sasaki T,Kajiwara T.Stability analysis of pathogen-immune interaction dynamics[J].J Math Bio,2005,51(3):247-267.

      [5]Cai Liming,Li Xuezhi.Stability and Hopf bifurcation in a delayed model for HIV infection of CD4+T cells[J].Chaos,Solitons & Fractals,2009,42(1):1-11.

      [6]Wang Yan,Zhou Yicang,Wu Jianhong,et al.Oscillatory dynamics in a delayed HIV pathogenesis model[J].Mathematical Biosciences,2009,219(2):104-112.

      [7]Fan Aijun,Wang Kaifa.A viral infection model with immune circadian rhythms[J].Applied Mathematics and Computation,2010,215(9):3369-3374.

      [8]王開發(fā),鄧國宏,樊愛軍.宿主體內病毒感染的群體動力學研究[M]//陸征一,周義倉.數(shù)學生物學進展.北京:科學出版社,2006:58-73.

      [9]Lasalle J P.An invariance principle in the theory of stability[C]//Proc Int Symp Differential Equations and Dynamical Systems.Philadelphia:SIAM,1976:277-286.

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