Aprender a ayudar al sistema inmunitario adaptativo
Investigadores de la Universidad de Tokio utilizan las matemáticas del aprendizaje adaptativo y la inteligencia artificial para describir cómo las células T auxiliares ajustan la respuesta del sistema inmunitario de los vertebrados, lo que puede conducir a nuevas vacunas y tratamientos para las infecciones Crédito: Instituto de Ciencias Industriales, Universidad de Tokio
Científicos del Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio demostraron cómo el sistema inmunitario adaptativo utiliza un método similar al aprendizaje por refuerzo para controlar la reacción inmunitaria ante infecciones repetidas. Este trabajo puede conducir a mejoras significativas en el desarrollo de vacunas e intervenciones para estimular el sistema inmunológico.
En el cuerpo humano, el sistema inmunitario adaptativo combate los gérmenes al recordar infecciones anteriores para poder responder rápidamente si regresan los mismos patógenos. Este complejo proceso depende de la cooperación de muchos tipos de células. Entre estos se encuentran los ayudantes T, que ayudan a coordinar la respuesta de otras partes del sistema inmunitario llamadas células efectoras, como las células T asesinas y B. Cuando se detecta un patógeno invasor, las células presentadoras de antígenos traen una pieza de identificación del germen a una célula T. Ciertas células T se activan y se multiplican muchas veces en un proceso conocido como selección clonal. Estos clones luego organizan un conjunto particular de células efectoras para combatir los gérmenes. Aunque el sistema inmunitario se ha estudiado exhaustivamente durante décadas, el «algoritmo» utilizado por las células T para optimizar la respuesta a las amenazas es en gran parte desconocido.
Ahora, científicos de la Universidad de Tokio han utilizado un marco de inteligencia artificial para mostrar que la cantidad de ayudantes T actúa como la «capa oculta» entre las entradas y las salidas en una red neuronal artificial comúnmente utilizada en el aprendizaje adaptativo. En este caso, los antígenos presentados son las entradas y las células inmunitarias efectoras que responden son la salida.
«Así como una red neuronal puede entrenarse en aprendizaje automático, creemos que la red inmunitaria puede reflejar asociaciones entre patrones de antígenos y las respuestas efectivas a los patógenos», dice el primer autor Takuya Kato.
La principal diferencia entre el sistema inmunitario adaptativo en comparación con el aprendizaje automático por computadora es que solo se puede determinar la cantidad de células T colaboradoras de cada tipo. varió, a diferencia de los pesos de conexión entre nodos en cada capa. El equipo usó simulaciones por computadora para predecir la distribución de la abundancia de células T después de someterse a un aprendizaje adaptativo. Se encontró que estos valores concuerdan con datos experimentales basados en la secuenciación genética de células T auxiliares reales.
«Nuestro marco teórico puede cambiar por completo nuestra comprensión de la inmunidad adaptativa como un sistema de aprendizaje real», dice el coautor Tetsuya Kobayashi. «Esta investigación puede arrojar luz sobre otros sistemas adaptativos complejos, así como formas de optimizar las vacunas para provocar una respuesta inmune más fuerte».
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Los investigadores mapean la maquinaria de señalización metabólica para producir células T de memoria Más información: Takuya Kato et al, Comprender el sistema inmunológico adaptativo como aprendizaje reforzado, Physical Review Research (2021). DOI: 10.1103/PhysRevResearch.3.013222 Proporcionado por la Universidad de Tokio Cita: Aprender a ayudar al sistema inmunológico adaptativo (2021, 10 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021 -03-immune.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.