โมเดล AI ที่เชื่อมโยงเซลล์ภูมิคุ้มกันกับเป้าหมาย

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Aalto และมหาวิทยาลัย Helsinki ได้พัฒนาโมเดล AI ใหม่ที่สามารถเชื่อมโยงเซลล์ภูมิคุ้มกันกับเป้าหมายได้ ซึ่งหมายความว่า AI สามารถระบุได้ว่าเซลล์เม็ดเลือดขาวชนิดใดที่รับรู้ไวรัส COVID-19 ตามคำกล่าวของนักวิจัย โมเดลใหม่นี้จะช่วยให้เข้าใจระบบภูมิคุ้มกันระหว่างการติดเชื้อ โรคภูมิต้านตนเอง และมะเร็ง

การวิจัยได้รับการตีพิมพ์เมื่อเดือนที่แล้วใน tạp chí PLOS Computational Biology.

ระบบภูมิคุ้มกันของมนุษย์

ระบบภูมิคุ้มกันของมนุษย์ขึ้นอยู่กับการระบุเซลล์เม็ดเลือดขาวที่แม่นยำในการระบุเชื้อโรค และพัฒนากระบวนการป้องกัน นอกจากนี้ระบบภูมิคุ้มกันยังสามารถระลึกถึงเชื้อโรคที่เคยพบมาก่อน ซึ่งเป็นพื้นฐานของประสิทธิภาพของวัคซีน ซึ่งหมายความว่าระบบภูมิคุ้มกันของมนุษย์เก็บข้อมูลมากมายเกี่ยวกับเชื้อโรคที่บุคคลเคยพบ แต่ข้อมูลนั้นมักจะยากที่จะหาจากตัวอย่างผู้ป่วย

ระบบภูมิคุ้มกันประกอบด้วยเซลล์ B ที่รับผิดชอบในการผลิตแอนติบอดี และเซลล์ T ที่รับผิดชอบในการทำลายเป้าหมาย การวัดแอนติบอดีถือเป็นกระบวนการที่ค่อนข้างง่าย

Satu Mustjoki เป็นศาสตราจารย์ด้าน Hematology การแปล

“แม้ว่าจะทราบว่าบทบาทของเซลล์ T ในกระบวนการป้องกันไวรัสและมะเร็งเป็นสิ่งจำเป็น แต่การระบุเป้าหมายของเซลล์ T ยังคงเป็นเรื่องที่ยาก尽管มีการวิจัยอย่างกว้างขวาง” Mustjoki กล่าว

ในการระบุเป้าหมาย เซลล์ T จะใช้หลักการกุญแจและล็อก เซลล์ T receptor เป็นกุญแจบนพื้นผิวของเซลล์ T และล็อกคือโปรตีนบนพื้นผิวของเซลล์ที่ติดเชื้อ เป็นเรื่องที่ยากที่จะทำแผนที่เป้าหมายของเซลล์ T โดยใช้เทคนิคห้องปฏิบัติการแบบดั้งเดิม เนื่องจากบุคคลหนึ่งมีจำนวนมาก

โมเดล AI ที่คาดการณ์เป้าหมาย

นักวิจัยได้เริ่มศึกษาคู่กุญแจและล็อกที่ได้รับการสร้างโปรไฟล์ก่อนหน้านี้ ซึ่งช่วยให้พวกเขาพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถคาดการณ์เป้าหมายสำหรับเซลล์ T ที่ไม่ได้ทำแผนที่มาก่อน

Emmi Jokinen เป็น M.Sc และนักศึกษาระดับ博士จากมหาวิทยาลัย Aalto

การศึกษานี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการที่เซลล์ T ใช้ส่วนต่างๆ ของกุญแจเพื่อระบุล็อก บางส่วนของไวรัสที่นักวิจัยศึกษารวมถึงไข้หวัดใหญ่ HI- และไวรัสตับอักเสบ B

นักวิจัยกล่าวว่าเครื่องมือที่สร้างโดย AI เป็นหัวข้อการวิจัยที่คุ้มค่า

Harri Lähdesmäki เป็นศาสตราจารย์ด้าน Computational Biology และ Machine Learning จากมหาวิทยาลัย Aalto

“ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือเหล่านี้ เราสามารถใช้ประโยชน์จากกลุ่มผู้ป่วยที่ได้รับการตีพิมพ์ไปแล้วและเข้าใจพวกเขาได้ดีขึ้น” Lähdesmäki กล่าว

หนึ่งในผลการวิจัยที่สำคัญที่สุดคือความเข้มข้นของปฏิกิริยาป้องกันเกี่ยวข้องกับเป้าหมายในสถานะโรคต่างๆ ซึ่งเป็นผลโดยตรงจากการศึกษานี้

M.D. Jani Huuhtanen เป็นนักศึกษาระดับ博士จากมหาวิทยาลัย Helsinki

“ตัวอย่างเช่น นอกเหนือจากการติดเชื้อ COVID-19 เราได้ตรวจสอบบทบาทของระบบภูมิคุ้มกันในการพัฒนาโรคภูมิต้านตนเองต่างๆ และอธิบายว่าทำไมผู้ป่วยมะเร็งบางคนจึงได้รับประโยชน์จากยาที่มีประสิทธิภาพและบางคนไม่ได้รับ” Huuhtanen กล่าว