东京大学工业科学研究所的科学家展示了自适应免疫系统如何使用类似于强化学习的方法来控制免疫反应以重复感染。这项工作可能会导致疫苗开发和干预措施的显着改善,以增强免疫系统。
在人体中,适应性免疫系统通过记住以前的感染来抵抗细菌,因此,如果相同的病原体返回,它可以迅速做出反应中国机械网okmao.com。
这个复杂的过程取决于许多细胞类型的合作。其中有T辅助物,它们通过协调免疫系统其他部分(称为效应细胞)的反应而辅助,例如T杀手和B细胞。
当检测到入侵的病原体时,抗原呈递细胞将细菌的鉴定片段带入T细胞。某些T细胞在被称为克隆选择的过程中被激活并繁殖多次。
这些克隆然后封送一组特定的效应细胞以对抗细菌。尽管已经对免疫系统进行了数十年的广泛研究,但T细胞用来优化对威胁反应的“算法”仍是未知之数。
现在,东京大学的科学家已经使用人工智能框架来证明T助手的数量就像自适应学习中常用的人工神经网络中输入和输出之间的“隐藏层”一样。在这种情况下,呈递的抗原是输入,而反应性效应免疫细胞是输出。
第一作者Takuy??a Kato说:“就像可以在机器学习中训练神经网络一样,我们相信免疫网络可以反映抗原模式与对病原体的有效反应之间的关联。”
与计算机机器学习相比,自适应免疫系统之间的主要区别在于,与每种层的节点之间的连接权重不同,每种类型的T辅助细胞的数量只能改变。
该团队使用计算机模拟来预测自适应学习后T细胞丰度的分布。发现这些值与基于实际T辅助细胞的基因测序的实验数据一致。
合著者Tetsuya Kobayashi说:“我们的理论框架可能会完全改变我们对自适应免疫作为一种真正的学习系统的理解。” “这项研究可以揭示其他复杂的适应性系统,以及优化疫苗以引发更强免疫反应的方法。