Μοντέλο Πνευμονικής Νόσου Συνδέει Ανοσοκύτταρα με Στόχους

Ένα νέο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) που αναπτύχθηκε από ερευνητές στο Πανεπιστήμιο Aalto και στο Πανεπιστήμιο του Ελσίνκι μπορεί να συνδέσει ανοσοκύτταρα με τους στόχους τους. Αυτό σημαίνει, για παράδειγμα, ότι το AI μπορεί να αποσυνδέσει ποια λευκά αιμοσφαίρια αναγνωρίζουν το COVID-19. Σύμφωνα με τους ερευνητές, το νέο μοντέλο θα βοηθήσει στην δημιουργία μιας καλύτερης κατανόησης του ανοσοποιητικού συστήματος κατά τις λοιμώξεις, τις αυτοάνοσες διαταραχές και τον καρκίνο.

Η έρευνα δημοσιεύθηκε τον προηγούμενο μήνα στο περιοδικό PLOS Computational Biology.

Ανθρώπινο Ανοσοποιητικό Σύστημα

Το ανθρώπινο ανοσοποιητικό σύστημα βασίζεται σε λευκά αιμοσφαίρια που αναγνωρίζουν ακριβώς τους παθογόνους παράγοντες που προκαλούν ασθένειες και στη συνέχεια αναπτύσσουν άμυνα ενάντια σε αυτούς. Το ανοσοποιητικό σύστημα είναι επίσης ικανό να θυμάται τους παθογόνους παράγοντες που έχει συναντήσει προηγουμένως, το οποίο είναι η βάση της αποτελεσματικότητας των εμβολίων. Αυτό σημαίνει ότι το ανθρώπινο ανοσοποιητικό σύστημα διαθέτει πολλές πληροφορίες σχετικά με τους παθογόνους παράγοντες που έχει συναντήσει ήδη ένα άτομο, αλλά αυτές οι πληροφορίες είναι συχνά δύσκολο να ληφθούν από δείγματα ασθενών.

Το ανοσοποιητικό σύστημα περιέχει Β κυττάρα που είναι υπεύθυνα για την παραγωγή αντισωμάτων και Τ κυττάρα που είναι υπεύθυνα για την καταστροφή στόχων. Η μέτρηση των αντισωμάτων θεωρείται μια tương đối απλή διαδικασία.

Η Satu Mustjoki είναι Καθηγήτρια Μεταφραστικής Αιματολογίας.

“Αν και είναι γνωστό ότι ο ρόλος των Τ κυττάρων στην άμυνα ενάντια σε ιούς και καρκίνο είναι απαραίτητος, η αναγνώριση των στόχων των Τ κυττάρων ήταν δύσκολη παρά την εκτεταμένη έρευνα”, λέει η Mustjoki.

Για να αναγνωρίσουν τους στόχους τους, τα Τ κύτταρα βασίζονται σε ένα κλειδί και ένα κλείδωμα. Το Τ κυτταρικό υποδοχέας είναι το κλειδί στην επιφάνεια του Τ κυττάρου και το κλείδωμα είναι η πρωτεΐνη στην επιφάνεια ενός μολυσμένου κυττάρου. Είναι δύσκολο να χαρτογραφηθούν οι στόχοι των Τ κυττάρων με παραδοσιακές εργαστηριακές τεχνικές, καθώς ένα άτομο φέρει một τεράστια ποσότητα.

Μοντέλο Πνευμονικής Νόσου Προβλέποντας Στόχους

Οι ερευνητές ξεκίνησαν να μελετήσουν προηγουμένως προφιλωμένα ζευγάρια κλειδιών και κλειδωματίων, τα οποία τους επέτρεψαν να αναπτύξουν ένα μοντέλο AI που μπορεί να προβλέψει στόχους για προηγουμένως ανχαρτογραφημένα Τ κύτταρα.

Η Emmi Jokinen είναι M.Sc και διδακτορική φοιτήτρια στο Πανεπιστήμιο Aalto.

Η μελέτη παρέχει έμπνευση σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο ένα Τ κύτταρο εφαρμόζει διαφορετικά μέρη του κλειδιού του για να αναγνωρίσει τα κλειδώματά του. Κάποιοι από τους κοινούς ιούς που μελετήθηκαν από τους ερευνητές περιλαμβάνουν την γρίπη, τον ιό HI- και τον ιό ηπατίτιδας B.

Οι ερευνητές λένε ότι τα εργαλεία AI που παράγονται είναι οικονομικά ερευνητικά θέματα.

Ο Harri Lähdesmäki είναι Καθηγητής Υπολογιστικής Βιολογίας και Μηχανικής Μάθησης στο Πανεπιστήμιο Aalto.

“Με τη βοήθεια αυτών των εργαλείων, μπορούμε να κάνουμε καλύτερη χρήση των ήδη δημοσιευμένων μεγάλων ομάδων ασθενών και να κερδίσουμε πρόσθετη κατανόηση τους”, λέει ο Lähdesmäki.

Ένα από τα κύρια ευρήματα με τα εργαλεία AI ήταν ο τρόπος με τον οποίο η ένταση της αμυντικής αντίδρασης σχετίζεται με τον στόχο της σε διαφορετικές καταστάσεις ασθένειας, το οποίο είναι ένα άμεσο αποτέλεσμα αυτής της μελέτης.

Ο M.D. Jani Huuhtanen είναι διδακτορικός φοιτητής στο Πανεπιστήμιο του Ελσίνκι.

“Για παράδειγμα, εκτός από την μόλυνση COVID-19, abbiamo ερευνήσει τον ρόλο του αμυντικού συστήματος στην ανάπτυξη διαφόρων αυτοάνοσων διαταραχών και εξήγησε γιατί κάποιοι ασθενείς με καρκίνο επωφελούνται από νέα φάρμακα και κάποιοι όχι”, λέει ο Huuhtanen.