A mathematical model of HIV dynamics treated with a population of gene-edited haematopoietic progenitor cells exhibiting threshold phenomenon

祖细胞 造血 生物 免疫系统 人口 免疫学 遗传增强 基因组编辑 干细胞 基因 病毒学 计算生物学 细胞生物学 遗传学 医学 清脆的 环境卫生
作者
Vardayani Ratti,Seema Nanda,Susan K. Eszterhas,Alexandra L. Howell,Dorothy Wallace
出处
期刊:Mathematical medicine and biology [Oxford University Press]
卷期号:37 (2): 212-242 被引量:6
标识
DOI:10.1093/imammb/dqz011
摘要

Abstract The use of gene-editing technology has the potential to excise the CCR5 gene from haematopoietic progenitor cells, rendering their differentiated CD4-positive (CD4+) T cell descendants HIV resistant. In this manuscript, we describe the development of a mathematical model to mimic the therapeutic potential of gene editing of haematopoietic progenitor cells to produce a class of HIV-resistant CD4+ T cells. We define the requirements for the permanent suppression of viral infection using gene editing as a novel therapeutic approach. We develop non-linear ordinary differential equation models to replicate HIV production in an infected host, incorporating the most appropriate aspects found in the many existing clinical models of HIV infection, and extend this model to include compartments representing HIV-resistant immune cells. Through an analysis of model equilibria and stability and computation of $R_0$ for both treated and untreated infections, we show that the proposed therapy has the potential to suppress HIV infection indefinitely and return CD4+ T cell counts to normal levels. A computational study for this treatment shows the potential for a successful ‘functional cure’ of HIV. A sensitivity analysis illustrates the consistency of numerical results with theoretical results and highlights the parameters requiring better biological justification. Simulations of varying level production of HIV-resistant CD4+ T cells and varying immune enhancements as the result of these indicate a clear threshold response of the model and a range of treatment parameters resulting in a return to normal CD4+ T cell counts.
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