Max Home IndustryУченые из Института промышленных наук Токийского университета продемонстрировали, как адаптивная иммунная система использует метод, аналогичный обучению с подкреплением, для управления иммунной реакцией на повторные инфекции. Эта работа может привести к значительным улучшениям в разработке вакцин и мерах по укреплению иммунной системы.
В организме человека адаптивная иммунная система борется с микробами, запоминая предыдущие инфекции, поэтому она может быстро отреагировать, если те же патогены вернутся. Этот сложный процесс зависит от взаимодействия многих типов клеток. Среди них есть Т-хелперы, которые помогают, координируя реакцию других частей иммунной системы, называемых эффекторными клетками, таких как Т-киллеры и В-клетки. При обнаружении вторгающегося патогена антигенпрезентирующие клетки переносят идентифицирующую часть зародыша в Т-клетку. Некоторые Т-клетки активируются и многократно размножаются в процессе, известном как клональный отбор. Затем эти клоны собирают определенный набор эффекторных клеток для борьбы с микробами. Хотя иммунная система широко изучалась на протяжении десятилетий, «алгоритм», используемый Т-клетками для оптимизации реакции на угрозы, в значительной степени неизвестен.
Теперь ученые из Токийского университета использовали структуру искусственного интеллекта, чтобы показать, что количество T-помощников действует как «скрытый слой» между входами и выходами в искусственной нейронной сети, обычно используемой в адаптивном обучении. В этом случае представленные антигены являются входными данными, а реагирующие эффекторные иммунные клетки — выходными.
«Так же, как нейронную сеть можно обучить машинному обучению, мы считаем, что иммунная сеть может отражать связи между паттернами антигенов и эффективными реакциями на патогены», — говорит первый автор Такуя Като.
Основное отличие адаптивной иммунной системы от компьютерного машинного обучения заключается в том, что можно варьировать только количество Т-хелперных клеток каждого типа, в отличие от веса связи между узлами на каждом уровне. Команда использовала компьютерное моделирование, чтобы предсказать распределение численности Т-клеток после адаптивного обучения. Было обнаружено, что эти значения согласуются с экспериментальными данными, основанными на генетическом секвенировании реальных Т-хелперных клеток.
«Наша теоретическая база может полностью изменить наше понимание адаптивного иммунитета как реальной обучающей системы», — говорит соавтор Тэцуя Кобаяши. «Это исследование может пролить свет на другие сложные адаптивные системы, а также на способы оптимизации вакцин, чтобы вызвать более сильный иммунный ответ».