Назад
Ученые рассмотрели адаптивную иммунную систему как вид искусственного интеллекта, который может быть обучен выработке правильного ответа на вторжение патогенных микроорганизмов.
Специалисты из Института промышленных наук Токийского университета продемонстрировали, как адаптивная иммунная система использует метод, аналогичный методу "обучения с подкреплением", для контроля иммунной реакции на повторные инфекции. Эта работа может привести к значительным улучшениям в разработке вакцин и вмешательствам для активизации иммунной системы.
В организме человека адаптивная иммунная система борется с микроорганизмами, "вспоминая" предыдущие инфекции, поэтому она может быстро реагировать, если те же болезнетворные микроорганизмы вернутся. Этот сложный процесс зависит от сотрудничества многих типов клеток. Среди них Т-хелперы (Th), которые помогают координировать ответ других частей иммунной системы - так называемых эффекторных клеток - таких как Т-киллеры и В-клетки. При обнаружении вторгающегося патогена, клетки, несущие антигены, доставляют идентифицирующий фрагмент патогена Т-клеткам. В результате, некоторые Т-клетки активируются и многократно воспроизводятся в процессе, известном как клональная селекция. Эти клоны затем направляют определенный набор эффекторных клеток для борьбы с микроорганизмами.
В то время как клональная селекция Th клеток является простым и установленным механизмом для лучшего распознавания новых патогенов, вопрос, который еще остается неисследованным, заключается в том, как Т-клетки могут приобрести лучшие возможности ответных реакций иммунных клеток для более эффективного устранения патогенов путем преобразования распознанной информации об антигенах в регуляторные сигналы. В данной работе исследователи решают эту проблему, связывая адаптивную иммунную сеть, организованную Th-клетками, с обучением с подкреплением. Несмотря на то, что иммунная система была тщательно изучена в течение десятилетий, "алгоритм", используемый Т-клетками для оптимизации реакции на угрозы, в значительной степени неизвестен.
Ученые, используя платформу искусственного интеллекта, смогли показать, что Th действуют как "скрытый слой" между входами и выходами в искусственной нейронной сети, обычно используемой в адаптивном обучении. В этом случае представленные антигены выступают в качестве входов, а отвечающие эффекторные иммунные клетки - в качестве выходов .Более того, клональный отбор, как и другие межклеточные взаимодействия, являются результатом обучения сети.
"Подобно тому, как нейронная сеть может быть обучена в машинном обучении, мы считаем, что иммунная сеть может отражать связи между антигенными паттернами и эффективными реакциями на патогенные микроорганизмы", - говорит первый автор Такуя Като.
"Наши теоретические разработки могут полностью изменить наше понимание адаптивного иммунитета как реальной системы обучения", - говорит соавтор Тэцуя Кобаяси. "Это исследование может пролить свет на другие сложные адаптивные системы, а также на способы оптимизации вакцин, чтобы получить более сильный иммунный ответ".
Работа опубликована в Physical Review Research.
