Modelo de inteligencia artificial predice qué llave del sistema inmunitario abre las cerraduras del coronavirus
Crédito: Jani Huuhtanen, Biorender.com
Con un método de inteligencia artificial (IA) desarrollado por investigadores de la Universidad Aalto y la Universidad de Helsinki, los investigadores pueden ahora vincule las células inmunitarias a sus objetivos y, por ejemplo, desacople qué glóbulos blancos reconocen el SARS-CoV-2. La herramienta desarrollada tiene amplias aplicaciones para comprender la función del sistema inmunitario en infecciones, trastornos autoinmunes y cáncer.
La defensa inmunitaria humana se basa en la capacidad de los glóbulos blancos para identificar con precisión los patógenos causantes de enfermedades e iniciar una reacción de defensa contra ellos. La defensa inmunitaria es capaz de recordar los patógenos que ha encontrado anteriormente, en los que, por ejemplo, se basa la eficacia de las vacunas. Por lo tanto, la defensa inmunitaria es el sistema de registro de pacientes más preciso que lleva un historial de todos los patógenos a los que se ha enfrentado un individuo. Esta información, sin embargo, ha sido difícil de obtener previamente de muestras de pacientes.
El sistema inmunitario de aprendizaje se puede dividir aproximadamente en dos partes, de las cuales las células B son responsables de producir anticuerpos contra los patógenos, mientras que las células T son responsables de destruyendo sus objetivos. La medición de anticuerpos por métodos tradicionales de laboratorio es relativamente simple, por lo que los anticuerpos ya tienen varios usos en el cuidado de la salud.
«Aunque se sabe que el papel de las células T en la respuesta de defensa contra, por ejemplo, virus y el cáncer es esencial, identificar los objetivos de las células T ha sido difícil a pesar de la extensa investigación», dice Satu Mustjoki, profesor de hematología traslacional de la Universidad de Helsinki.
La IA ayuda a identificar nuevos pares de bloqueo de teclas
Las células T identifican sus objetivos en un principio de clave y bloqueo, donde la clave es el receptor de células T en la superficie de la célula T y la clave es la proteína presente en la superficie de una célula infectada. Se estima que un individuo porta más claves de células T diferentes que estrellas en la Vía Láctea, lo que hace que el mapeo de objetivos de células T con técnicas de laboratorio sea engorroso.
Investigadores de la Universidad Aalto y la Universidad de Helsinki han estudiaron pares de bloqueo de teclas previamente perfilados y pudieron crear un modelo de IA que puede predecir objetivos para células T previamente no mapeadas.
«El modelo de IA que creamos es flexible y es aplicable a todos los patógenos posibles, siempre y cuando tener suficientes pares de bloqueo de teclas producidos experimentalmente. Por ejemplo, pudimos aplicar rápidamente nuestro modelo al coronavirus SARS-CoV-2 cuando había disponible una cantidad suficiente de tales pares «, explica Emmi Jokinen, Ph.D. estudiante de la Universidad Aalto.
Los resultados del estudio nos ayudan a comprender cómo una célula T aplica diferentes partes de su llave para identificar sus cerraduras. Los investigadores estudiaron qué células T reconocen virus comunes como el virus de la influenza, el HI y la hepatitis B. Los investigadores también utilizaron su herramienta para analizar el papel de las células T que reconocen la hepatitis B, que había perdido su capacidad de matar después de la progresión de la hepatitis a cáncer de células hepáticas.
El estudio ha sido publicado en la revista científica PLOS Computational Biology.
Una nueva vida para los datos publicados con nuevos modelos de IA
Las herramientas generadas por IA son temas de investigación rentables.
«Con la ayuda de estas herramientas, podemos hacer un mejor uso de las vastas cohortes de pacientes ya publicadas y obtener una comprensión adicional de ellas», dice Harri Lhdesmki, profesor de biología computacional y aprendizaje automático en la Universidad de Aalto.
Usando el herramienta de inteligencia artificial, los investigadores han descubierto, entre otras cosas, cómo la intensidad de la reacción de defensa se relaciona con su objetivo en diferentes estados de enfermedad, lo que no habría sido posible sin este estudio.
«Por ejemplo , además de la infección por COVID19, hemos investigado el papel del sistema de defensa en el desarrollo de varios trastornos autoinmunes y explicó por qué algunos pacientes con cáncer se benefician de los nuevos medicamentos y otros no», dice MD Jani Huuhtanen, Ph.D. estudiante de la Universidad de Helsinki.
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Nuevos hallazgos sobre el sistema inmunitario podrían acelerar la producción «bajo demanda» de fármacos y vacunas basados en anticuerpos Más información: Emmi Jokinen et al. Predicción del reconocimiento entre receptores de células T y epítopos con TCRGP, PLOS Computational Biology (2021). DOI: 10.1371/journal.pcbi.1008814 Información de la revista: PLoS Computational Biology
Proporcionado por Aalto University Cita: El modelo de inteligencia artificial predice qué tecla del sistema inmunitario se abre the locks of coronavirus (2021, 22 de abril) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-04-artificial-intelligence-key-immune-coronavirus.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.