学习帮助适应性免疫系统

工业科学研究所的科学家从东京大学证明了自适应免疫系统如何使用类似强化学习的方法来控制免疫反应重复感染。这项工作可能会导致重大改进疫苗开发和干预来提高免疫系统。

在人体,适应性免疫系统打架细菌通过记住以前的感染,如果同一病原体返回做出快速响应。这个复杂的过程取决于许多细胞类型的合作。其中包括T助手,协助协调的其他部分的反应免疫系统被称为效应细胞(T杀手和B细胞。当检测到入侵的病原体,抗原呈递细胞带来一个T细胞识别的胚芽。某些T细胞激活和多次乘一个称为克隆选择过程。这些克隆元帅一组特定的效应细胞对抗细菌。虽然免疫系统已经被广泛地研究过了几十年,所使用的“算法”T细胞来优化响应威胁很大程度上是未知的。

现在,东京大学的科学家们用一个人工智能框架表明T的数字助手像输入和输出之间的“隐蔽层”人工神经网络常用的自适应学习。在这种情况下,提供的抗原输入,输出响应效应免疫细胞。

“就像一个神经网络可以在机器学习训练,我们相信免疫网络能够反映抗原之间的关联模式和有效应对病原体,”第一作者Takuya Kato说。

适应性免疫系统之间的主要区别与电脑机器学习是,只有辅助T细胞的数量的每种类型可以多种多样,而不是在每一层节点之间的连接权值。研究小组利用电脑模拟来预测后T细胞丰度的分布进行自适应学习。这些值被发现同意实验数据根据实际辅助T细胞的基因测序。

“我们的理论框架可能彻底改变我们的理解作为一个真正的学习适应性免疫系统,”合著者Tetsuya小林说。“这项研究可以揭示其他复杂的自适应系统,以及如何优化疫苗产生更强的免疫反应。”

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