KI-Modell verbindet Immunzellen mit Zielen

Ein neues KI-Modell, das von Forschern der Aalto-Universität und der Universität Helsinki entwickelt wurde, kann Immunzellen mit ihren Zielen verbinden. Das bedeutet beispielsweise, dass die KI herausfinden kann, welche weißen Blutkörperchen COVID-19 erkennen. Laut den Forschern wird das neue Modell dazu beitragen, ein besseres Verständnis des Immunsystems während Infektionen, Autoimmunerkrankungen und Krebs zu erlangen.

Die Forschung wurde letzten Monat in der Zeitschrift PLOS Computational Biology.

Menschliches Immunsystem

Das menschliche Immunsystem verlässt sich auf weiße Blutkörperchen, die Krankheitserreger genau identifizieren, und entwickelt dann eine Abwehr dagegen. Das Immunsystem ist auch in der Lage, Krankheitserreger zu erkennen, die es zuvor bereits getroffen hat, was der Grund für die Wirksamkeit von Impfstoffen ist. Das bedeutet, dass das menschliche Immunsystem eine Menge Daten über die Krankheitserreger enthält, mit denen ein Individuum bereits in Kontakt gekommen ist, aber diese Daten sind oft schwer aus Patientenproben zu erhalten.

Das Immunsystem enthält B-Zellen, die für die Produktion von Antikörpern verantwortlich sind, und T-Zellen, die für die Zerstörung von Zielen verantwortlich sind. Die Messung von Antikörpern gilt als relativ einfacher Prozess.

Satu Mustjoki ist Professorin für Translationale Hämatologie.

“Obwohl es bekannt ist, dass die Rolle von T-Zellen in der Abwehrreaktion gegen Viren und Krebs essentiell ist, war es schwierig, die Ziele von T-Zellen zu identifizieren, trotz umfangreicher Forschung”, sagt Mustjoki.

Um ihre Ziele zu identifizieren, verlassen sich T-Zellen auf ein Schlüssel-Schloss-Prinzip. Der T-Zell-Rezeptor ist der Schlüssel auf der Oberfläche der T-Zelle, und das Schloss ist das Protein auf der Oberfläche einer infizierten Zelle. Es ist schwierig, T-Zell-Ziele mit herkömmlichen Labortechniken zu kartieren, da ein einzelnes Individuum eine enorme Menge davon hat.

KI-Modell zur Vorhersage von Zielen

Die Forscher haben sich zum Ziel gesetzt, vorher profilierte Schlüssel-Schloss-Paare zu studieren, was es ihnen ermöglichte, ein KI-Modell zu entwickeln, das in der Lage ist, Ziele für vorher nicht kartierte T-Zellen vorherzusagen.

Emmi Jokinen ist M.Sc. und Doktorandin an der Aalto-Universität.

Die Studie gibt Einblicke in die Art und Weise, wie eine T-Zelle unterschiedliche Teile ihres Schlüssels verwendet, um ihre Schlösser zu identifizieren. Einige der gemeinsamen Viren, die von den Forschern studiert wurden, umfassten Influenza, HI- und Hepatitis-B-Virus.

Die Forscher sagen, dass KI-generierte Tools kostengünstige Forschungsthemen sind.

Harri Lähdesmäki ist Professor für Computergestützte Biologie und Maschinelles Lernen an der Aalto-Universität.

“Mit Hilfe dieser Tools können wir die bereits veröffentlichten umfangreichen Patientenkohorten besser nutzen und ein besseres Verständnis davon erlangen”, sagt Lähdesmäki.

Eine der wichtigsten Entdeckungen mit den KI-Tools war, wie die Intensität der Abwehrreaktion mit ihrem Ziel in verschiedenen Krankheitszuständen zusammenhängt, was sie als direktes Ergebnis dieser Studie bezeichnen.

M.D. Jani Huuhtanen ist Doktorand an der Universität Helsinki.

“Zum Beispiel haben wir, neben der COVID-19-Infektion, die Rolle des Abwehrsystems bei der Entwicklung verschiedener Autoimmunerkrankungen untersucht und erklärt, warum einige Krebspatienten von neuen Medikamenten profitieren und andere nicht”, sagt Huuhtanen.