Моделот со вештачка интелигенција ги поврзува имунолошките клетки со цели

Нов модел на вештачка интелигенција (АИ) развиен од истражувачи од Универзитетот во Алто и Универзитетот во Хелсинки, може да ги поврзе имуните клетки со нивните цели. Ова значи, на пример, вештачката интелигенција може да раздвои кои бели крвни зрнца го препознаваат СОВИД-19. Според истражувачите, новиот модел ќе помогне да се создаде подобро разбирање на имунолошкиот систем за време на инфекции, автоимуни нарушувања и рак.

Истражувањето беше објавено минатиот месец во списанието PLOS Компјутерска биологија.

Хуман имунолошки систем

Човечкиот имунолошки систем се потпира на белите крвни зрнца кои прецизно ги идентификуваат патогените кои предизвикуваат болести, а потоа развиваат одбрана од нив. Имунолошкиот систем исто така е способен да ги потсети патогените со кои претходно се сретнал, што е основа на ефективноста на вакцините. Ова значи дека човечкиот имунолошки систем има многу податоци за тоа со кои патогени поединецот веќе се сретнал, но тие податоци честопати е тешко да се добијат од примероците на пациентите.

Имунолошкиот систем содржи Б-клетки кои се одговорни за производство на антитела и Т-клетки кои се одговорни за уништување на целите. Мерењето на антителата се смета за релативно едноставен процес. 

Сату Мустјоки е професор по преводна хематологија. 

„Иако е познато дека улогата на Т-клетките во одбранбениот одговор против, на пример, вируси и рак е суштинска, идентификувањето на целите на Т-клетките беше тешко и покрај опсежното истражување“, вели Мустјоки.

Со цел да се идентификуваат нивните цели, Т-клетките се потпираат на принципот на клучот и заклучувањето. Рецепторот на Т-клетките е клучот на површината на Т-клетката, а бравата е протеинот на површината на заразената клетка. Тешко е да се мапираат целите на Т-клетките со традиционални лабораториски техники, бидејќи еден поединец носи огромна количина.

Цели за предвидување на моделот со вештачка интелигенција 

Истражувачите тргнаа да ги проучуваат претходно профилираните парови за заклучување на клучеви, што им овозможи да развијат модел на вештачка интелигенција способен да предвидува цели за претходно немапираните Т-клетки. 

Еми Јокинен е м-р и докторант на Универзитетот во Алто. 

Студијата дава увид во тоа како Т-клетката применува различни делови од својот клуч за да ги идентификува своите брави. Некои од вообичаените вируси кои ги проучувале истражувачите вклучувале вирус на грип, HI- и хепатитис Б.

Истражувачите велат дека алатките генерирани со вештачка интелигенција се исплатливи истражувачки теми. 

Хари Лахдесмаки е професор по компјутерска биологија и машинско учење на Универзитетот во Алто. 

„Со помош на овие алатки, можеме подобро да ги искористиме веќе објавените огромни групи на пациенти и да стекнеме дополнително разбирање за нив“, вели Лахдесмаки. 

Едно од главните наоди со алатките за вештачка интелигенција беше како интензитетот на одбранбената реакција се поврзува со нејзината цел во различни состојби на болеста, што тие велат дека е директен резултат на оваа студија.

Д-р Јани Хухтанен е д-р. студент на Универзитетот во Хелсинки. 

„На пример, покрај инфекцијата СОВИД19, ја истражувавме улогата на одбранбениот систем во развојот на различни автоимуни нарушувања и објаснивме зошто некои пациенти со рак имаат корист од новите лекови, а некои не“, вели Хухтанен.