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एआई मॉडल प्रतिरक्षा कोशिकाओं को लक्ष्य से जोड़ता है
आल्टो विश्वविद्यालय और हेलसिंकी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल प्रतिरक्षा कोशिकाओं को उनके लक्ष्य से जोड़ने में सक्षम है। इसका मतलब है, उदाहरण के लिए, AI उन श्वेत रक्त कोशिकाओं को अलग कर सकता है जो COVID-19 को पहचानती हैं। शोधकर्ताओं के अनुसार, नया मॉडल संक्रमण, ऑटोइम्यून विकारों और कैंसर के दौरान प्रतिरक्षा प्रणाली की बेहतर समझ बनाने में मदद करेगा।
यह शोध पिछले महीने जर्नल में प्रकाशित हुआ था पीएलओएस कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान।
मानव प्रतिरक्षा प्रणाली
मानव प्रतिरक्षा प्रणाली श्वेत रक्त कोशिकाओं पर निर्भर करती है जो बीमारी का कारण बनने वाले रोगजनकों की सटीक पहचान करती है, और फिर वे उनके खिलाफ सुरक्षा विकसित करती हैं। प्रतिरक्षा प्रणाली पहले से सामने आए रोगजनकों को वापस बुलाने में भी सक्षम है, जो टीकों की प्रभावशीलता का आधार है। इसका मतलब यह है कि मानव प्रतिरक्षा प्रणाली में बहुत सारा डेटा होता है जिस पर एक व्यक्ति पहले ही किन रोगजनकों का सामना कर चुका है, लेकिन वह डेटा अक्सर रोगी के नमूनों से प्राप्त करना कठिन होता है।
प्रतिरक्षा प्रणाली में बी कोशिकाएं होती हैं जो एंटीबॉडी के उत्पादन के लिए जिम्मेदार होती हैं, और टी कोशिकाएं होती हैं जो लक्ष्य को नष्ट करने के लिए जिम्मेदार होती हैं। एंटीबॉडी का मापन अपेक्षाकृत सरल प्रक्रिया मानी जाती है।
सतु मुस्तजोकी ट्रांसलेशनल हेमेटोलॉजी के प्रोफेसर हैं।
"हालांकि यह ज्ञात है कि उदाहरण के लिए वायरस और कैंसर के खिलाफ रक्षा प्रतिक्रिया में टी कोशिकाओं की भूमिका आवश्यक है, व्यापक शोध के बावजूद टी कोशिकाओं के लक्ष्यों की पहचान करना मुश्किल हो गया है," मस्टजोकी कहते हैं।
अपने लक्ष्यों की पहचान करने के लिए, टी कोशिकाएं एक कुंजी और एक ताला सिद्धांत पर भरोसा करती हैं। टी सेल रिसेप्टर टी सेल की सतह पर कुंजी है, और ताला संक्रमित कोशिका की सतह पर प्रोटीन है। पारंपरिक प्रयोगशाला तकनीकों के साथ टी सेल लक्ष्यों को मैप करना मुश्किल है, क्योंकि एक अकेला व्यक्ति भारी मात्रा में होता है।
लक्ष्य की भविष्यवाणी करने वाला एआई मॉडल
शोधकर्ता पहले से प्रोफाइल किए गए की-लॉक जोड़े का अध्ययन करने के लिए निकले, जिसने उन्हें पहले से अनमैप किए गए टी कोशिकाओं के लिए लक्ष्य की भविष्यवाणी करने में सक्षम एआई मॉडल विकसित करने में सक्षम बनाया।
एम्मी जोकिनेन आल्टो विश्वविद्यालय में एम.एससी और पीएचडी की छात्रा हैं।
अध्ययन इस बात की जानकारी प्रदान करता है कि एक टी सेल अपने ताले की पहचान करने के लिए अपनी कुंजी के विभिन्न हिस्सों को कैसे लागू करता है। शोधकर्ताओं द्वारा अध्ययन किए गए कुछ सामान्य वायरस में इन्फ्लूएंजा, HI- और हेपेटाइटिस बी-वायरस शामिल हैं।
शोधकर्ताओं का कहना है कि एआई-जनित उपकरण लागत प्रभावी शोध विषय हैं।
हैरी लाहडेस्माकी आल्टो विश्वविद्यालय में कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी और मशीन लर्निंग के प्रोफेसर हैं।
"इन उपकरणों की मदद से, हम पहले से प्रकाशित विशाल रोगी समूहों का बेहतर उपयोग करने और उनकी अतिरिक्त समझ हासिल करने में सक्षम हैं," लाहडेस्माकी कहते हैं।
एआई उपकरणों के साथ प्रमुख निष्कर्षों में से एक यह था कि रक्षा प्रतिक्रिया की तीव्रता विभिन्न रोग स्थितियों में इसके लक्ष्य से कैसे संबंधित है, जो वे कहते हैं कि यह इस अध्ययन का प्रत्यक्ष परिणाम है।
एमडी जानी हुहटानेन एक पीएच.डी. हैं। हेलसिंकी विश्वविद्यालय में छात्र।
"उदाहरण के लिए, COVID19 संक्रमण के अलावा, हमने विभिन्न ऑटोइम्यून विकारों के विकास में रक्षा प्रणाली की भूमिका की जांच की है और बताया है कि क्यों कुछ कैंसर रोगियों को नई दवाओं से लाभ होता है और कुछ को नहीं," हुहटानेन कहते हैं।
