Modèle d’IA reliant les cellules immunitaires à leurs cibles

Un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA) développé par des chercheurs de l’Université Aalto et de l’Université de Helsinki est capable de relier les cellules immunitaires à leurs cibles. Cela signifie, par exemple, que l’IA peut déterminer quels globules blancs reconnaissent le COVID-19. Selon les chercheurs, le nouveau modèle aidera à mieux comprendre le système immunitaire pendant les infections, les troubles auto-immuns et le cancer.

La recherche a été publiée le mois dernier dans la revue PLOS Computational Biology.

Système immunitaire humain

Le système immunitaire humain repose sur les globules blancs qui identifient avec précision les agents pathogènes qui causent des maladies, et ils développent ensuite une défense contre eux. Le système immunitaire est également capable de rappeler les agents pathogènes qu’il a rencontrés précédemment, ce qui est la base de l’efficacité des vaccins. Cela signifie que le système immunitaire humain contient beaucoup de données sur les agents pathogènes que l’individu a déjà rencontrés, mais ces données sont souvent difficiles à obtenir à partir d’échantillons de patients.

Le système immunitaire contient des cellules B qui sont responsables de la production d’anticorps, et des cellules T qui sont responsables de la destruction des cibles. La mesure des anticorps est considérée comme un processus relativement simple.

Satu Mustjoki est professeur de médecine translationnelle.

“Bien que nous sachions que le rôle des cellules T dans la réponse de défense contre les virus et le cancer est essentiel, identifier les cibles des cellules T a été difficile malgré des recherches approfondies”, déclare Mustjoki.

Pour identifier leurs cibles, les cellules T reposent sur un principe de clé et de serrure. Le récepteur des cellules T est la clé sur la surface de la cellule T, et la serrure est la protéine sur la surface d’une cellule infectée. Il est difficile de cartographier les cibles des cellules T avec des techniques de laboratoire traditionnelles, car un seul individu possède un nombre massif.

Modèle d’IA prédisant les cibles

Les chercheurs ont étudié des paires clé-serrure précédemment profilées, ce qui leur a permis de développer un modèle d’IA capable de prédire les cibles pour les cellules T non cartographiées.

Emmi Jokinen est titulaire d’un master et est étudiant en doctorat à l’Université Aalto.

L’étude fournit des informations sur la façon dont une cellule T utilise différentes parties de sa clé pour identifier ses serrures. Certains des virus étudiés par les chercheurs incluent la grippe, le virus HI- et le virus de l’hépatite B.

Les chercheurs affirment que les outils générés par l’IA sont des sujets de recherche rentables.

Harri Lähdesmäki est professeur de biologie computationnelle et d’apprentissage automatique à l’Université Aalto.

“Avec l’aide de ces outils, nous pouvons mieux utiliser les cohortes de patients déjà publiées et en tirer une meilleure compréhension”, déclare Lähdesmäki.

L’une des principales découvertes avec les outils d’IA est la façon dont l’intensité de la réaction de défense est liée à sa cible dans différents états de maladie, ce qui est un résultat direct de cette étude.

M.D. Jani Huuhtanen est étudiant en doctorat à l’Université de Helsinki.

“Par exemple, en plus de l’infection à COVID-19, nous avons étudié le rôle du système de défense dans le développement de divers troubles auto-immuns et expliqué pourquoi certains patients atteints de cancer bénéficient de nouveaux médicaments et pourquoi d’autres non”, déclare Huuhtanen.