AI 모델, 면역 세포와 표적 연결

알토 대학과 헬싱키 대학의 연구자들이 개발한 새로운 인공 지능(AI) 모델은 면역 세포를 그들의 표적과 연결할 수 있습니다. 이것은 예를 들어, 백색 혈구가 COVID-19를 인식하는 것을 분리하는 것을 의미합니다. 연구자들은 새로운 모델이 감염, 자가 면역 질환, 암期间의 면역계에 대한 더 나은 이해를 도와줄 것이라고 말합니다.

이 연구는 지난 달 PLOS Computational Biology 저널에 발표되었습니다.

인간 면역계

인간 면역계는 질병을 일으키는 병원체를 정확하게 식별하는 백색 혈구에 의존합니다. 그리고 그들은 병원체에 대한 방어를 개발합니다. 면역계는 또한 이전에遭遇한 병원체를 기억할 수 있습니다. 이것은 백신의 효과의 기반입니다. 이것은 인간 면역계가 이미遭遇한 병원체에 대한 많은 데이터를 가지고 있지만, 그 데이터를 환자 샘플에서 얻는 것이 종종 어려울 수 있습니다.

면역계에는 항체를 생산하는 B 세포와 표적을 파괴하는 T 세포가 있습니다. 항체의 측정은 비교적 간단한 과정으로 간주됩니다.

사투 무스토키는 헬싱키 대학의 전임 교수입니다.

“예를 들어, 바이러스와 암에 대한 방어 반응에서 T 세포의 역할이 필수적이라는 것은 알려져 있지만, T 세포의 표적을 식별하는 것은 어려웠습니다”라고 무스토키는 말합니다.

T 세포는 표적을 식별하기 위해 열쇠와 자물쇠의 원리를 사용합니다. T 세포 수용체는 T 세포의 표면에 있는 열쇠이고, 자물쇠는 감염된 세포의 표면에 있는 단백질입니다. 전통적인 실험실 기술을 사용하여 T 세포의 표적을 매핑하는 것은 어려울 수 있습니다. 왜냐하면 한 개인이 엄청난 수의 T 세포를 가지고 있기 때문입니다.

AI 모델, 표적 예측

연구자들은 이전에 프로파일링된 키-락 쌍을 연구하여 이전에 매핑되지 않은 T 세포의 표적을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했습니다.

에미 조키넨은 알토 대학의 석사 및 박사 과정 학생입니다.

이 연구는 T 세포가 그들의 키의 다른 부분을 사용하여 자물쇠를 식별하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 연구자들이 연구한 일반적인 바이러스에는 인플루엔자, HI-, 그리고 헤파티트 B 바이러스가 포함됩니다.

연구자들은 AI 생성 도구가 비용 효율적인 연구 주제라고 말합니다.

하리 래데스매키는 알토 대학의 계산 생물학 및 기계 학습 교수입니다.

“이 도구의 도움으로, 우리는 이미 출판된 방대한 환자 코호트를 더 잘 사용하고 추가적인 이해를 얻을 수 있습니다”라고 래데스매키는 말합니다.

이 연구의 주요 발견 중 하나는 방어 반응의 강도가 다양한 질병 상태에서 그들의 표적과 어떻게 관련되는지입니다. 이것은 이 연구의 직접적인 결과라고 연구자들은 말합니다.

M.D. 야니 후우타넨은 헬싱키 대학의 박사 과정 학생입니다.

“예를 들어, COVID-19 감염 외에도, 우리는 다양한 자가 면역 질환의 발달에서 방어계의 역할을 조사하고, 일부 암 환자가 새로운 약물에서 혜택을 받는 이유와 일부는 받지 못하는 이유를 설명했습니다”라고 후우타넨은 말합니다.