Model AI propojuje imunitní buňky s cíli

Nový model umělé inteligence (AI) vyvinutý výzkumníky z Aalto University a University of Helsinki je schopen propojit imunitní buňky s jejich cíli. To znamená, že například AI může rozpoznat, které bílé krvinky rozpoznávají COVID-19. Podle výzkumníků nový model pomůže vytvořit lepší pochopení imunitního systému během infekcí, autoimunitních poruch a rakoviny.

Výzkum byl zveřejněn minulý měsíc v časopise PLOS Computational Biology.

Lidský imunitní systém

Lidský imunitní systém se spoléhá na bílé krvinky, které přesně identifikují patogeny, které způsobují onemocnění, a poté vyvíjejí obranu proti nim. Imunitní systém je také schopen si pamatovat patogeny, se kterými se již setkal, což je základem účinnosti vakcín. To znamená, že lidský imunitní systém obsahuje大量 údajů o patogenech, se kterými se již jedinec setkal, ale tyto údaje jsou často obtížně získatelné z vzorků pacientů.

Imunitní systém obsahuje B buňky, které jsou odpovědné za produkci protilátek, a T buňky, které jsou odpovědné za ničení cílů. Měření protilátek je považováno za relativně jednoduchý proces.

Satu Mustjoki je profesorka translační hematologie.

“Ačkoli je známo, že role T buněk v obranné reakci proti virům a rakovině je esenciální, identifikace cílů T buněk byla obtížná navzdory rozsáhlému výzkumu,” říká Mustjoki.

Pro identifikaci svých cílů se T buňky spoléhají na princip klíče a zámku. Receptor T buňky je klíč na povrchu T buňky a zámek je protein na povrchu infikované buňky. Je obtížné mapovat cíle T buněk pomocí tradičních laboratorních technik, protože jeden jedinec obsahuje obrovské množství.

Model AI předpovídající cíle

Výzkumníci se rozhodli studovat dříve profilované páry klíče a zámku, což jim umožnilo vyvinout model AI, který je schopen předpovídat cíle pro dříve nezmapované T buňky.

Emmi Jokinen je M.Sc a doktorandka na Aalto University.

Studie poskytuje vhled do toho, jak T buňka aplikuje různé části svého klíče pro identifikaci svých zámků. Některé z běžných virů, které studovali výzkumníci, zahrnovaly chřipku, HI- a hepatitidu B.

Výzkumníci říkají, že nástroje generované AI jsou nákladově efektivními výzkumnými tématy.

Harri Lähdesmäki je profesor počítačové biologie a strojového učení na Aalto University.

“S pomocí těchto nástrojů jsme schopni lépe využít již zveřejněné rozsáhlé pacientské kohorty a získat další pochopení jich,” říká Lähdesmäki.

Jednou z hlavních zjištění s pomocí nástrojů AI bylo, jak intenzita obranné reakce souvisí s jejím cílem v různých onemocněních, což je přímým výsledkem této studie.

M.D. Jani Huuhtanen je doktorand na University of Helsinki.

“Například kromě infekce COVID-19 jsme prozkoumali roli obranného systému ve vývoji různých autoimunitních poruch a vysvětlili, proč někteří pacienti s rakovinou profitují z nových léků a proč někteří ne,” říká Huuhtanen.