Bağışıklık Hücrelerini Hedeflere Bağlayan AI Modeli

Aalto Üniversitesi ve Helsinki Üniversitesi’nden araştırmacılar tarafından geliştirilen yeni bir yapay zeka (AI) modeli, bağışıklık hücrelerini hedeflerine bağlayabiliyor. Örneğin, AI, hangi beyaz kan hücrelerinin COVID-19’u tanıdığını belirleyebiliyor. Araştırmacılara göre, yeni model, enfeksiyonlar, otoimmün bozukluklar ve kanser sırasında bağışıklık sistemi hakkında daha iyi bir anlayış oluşturulmasına yardımcı olacak.

Araştırma, geçen ay PLOS Computational Biology dergisinde yayımlandı.

İnsan Bağışıklık Sistemi

İnsan bağışıklık sistemi, beyaz kan hücrelerinin hastalıklara neden olan patojenleri doğru şekilde tanımlamasına dayanır ve sonra onlara karşı bir savunma geliştirir. Bağışıklık sistemi, daha önce karşılaştığı patojenleri de hatırlayabilme yeteneğine sahiptir, bu da aşıların etkinliğinin temelidir. Bu, insan bağışıklık sisteminin bir bireyin daha önce karşılaştığı patojenler hakkında çok fazla veri içerdiği anlamına gelir, ancak bu veriler genellikle hasta örneklerinden elde edilmesi zor olabilir.

Bağışıklık sistemi, antikor üretiminden sorumlu B hücreleri ve hedefleri yok eden T hücreleri içerir. Antikor ölçümü nispeten basit bir süreç olarak kabul edilir.

Satu Mustjoki, Translasyonel Hematoloji Profesörü.

“Örneğin, virüsler ve kanser karşıtı savunma tepkisinde T hücrelerinin rolünün önemli olduğu bilinmesine rağmen, T hücrelerinin hedeflerini belirlemek zor olmuştur” diyor Mustjoki.

T hücreleri, hedeflerini belirlemek için anahtar ve kilit ilkesine dayanır. T hücre reseptörü, T hücrelerinin yüzeyindeki anahtardır ve kilit, enfekte bir hücrenin yüzeyindeki proteindir. Geleneksel laboratuvar teknikleri ile T hücre hedeflerini haritalamak zordur, çünkü bir birey çok fazla T hücresine sahiptir.

Hedefleri Öngören AI Modeli

Araştırmacılar, daha önce profillenmiş anahtar-kilit çiftlerini incelemeye başladılar ve bu da onlara daha önce haritalanmamış T hücreleri için hedefleri öngören bir AI modeli geliştirme olanağı sağladı.

Emmi Jokinen, Aalto Üniversitesi’nden M.Sc ve doktora öğrencisi.

Çalışma, bir T hücrenin kilidine nasıl farklı anahtar kısımları uyguladığını açıklığa kavuşturuyor. Araştırmacılar tarafından incelenen ortak virüsler arasında grip, HI- ve hepatit B virüsü vardı.

Araştırmacılara göre, AI tarafından oluşturulan araçlar, maliyet etkin araştırmalara konu olabilecek konulardır.

Harri Lähdesmäki, Aalto Üniversitesi’nden Hesaplamalı Biyoloji ve Makine Öğrenimi Profesörü.

“Bu araçların yardımıyla, zaten yayımlanmış geniş hasta kohortlarını daha iyi kullanabileceğiz ve onlardan daha fazla anlam çıkarabileceğiz” diyor Lähdesmäki.

AI araçları ile yapılan bir diğer önemli bulgu, farklı hastalık durumlarında savunma tepkisinin şiddeti ile hedefi arasındaki ilişkiydi, bu da doğrudan bu çalışmanın bir sonucudur.

M.D. Jani Huuhtanen, Helsinki Üniversitesi’nden doktora öğrencisi.

“Örneğin, COVID-19 enfeksiyonunun yanı sıra, çeşitli otoimmün bozuklukların gelişiminde savunma sisteminin rolünü ve bazı kanser hastalarının yeni ilaçlardan neden yararlanamadığını açıkladık” diyor Huuhtanen.