学习帮助适应性免疫系统

东京大学工业科学研究所的科学家们展示了适应性免疫系统如何使用类似于强化学习的方法来控制重复感染的免疫反应。这项工作可能会导致疫苗开发和干预措施的重大改进，以增强免疫系统。

在人体,适应性免疫系统通过记忆以前的感染来对抗细菌，这样如果同样的病原体再次出现，它就能迅速做出反应。这个复杂的过程依赖于许多细胞类型的合作。其中包括T辅助器，它通过协调身体其他部分的反应来提供帮助免疫系统被称为效应细胞，如T杀伤细胞和B细胞。当检测到入侵的病原体时，抗原提呈细胞就会把一段识别的细菌带到T细胞中。某些T细胞在被称为克隆选择的过程中被激活并多次繁殖。然后这些克隆体聚集一组特定的效应细胞来对抗细菌。尽管免疫系统已经被广泛研究了几十年，但T细胞用来优化对威胁的反应的“算法”在很大程度上是未知的。

现在，东京大学的科学家们使用人工智能框架表明，T助手的数量就像一个输入和输出之间的“隐藏层”人工神经网络通常用于自适应学习。在这种情况下，抗原是输入，反应效应免疫细胞是输出。

“就像一个神经网络可以在机器学习中训练，我们相信免疫网络可以反映抗原模式和对病原体的有效反应之间的联系，”第一作者Takuya Kato说。

适应性免疫系统与计算机的主要区别机器学习只有每种类型的辅助T细胞的数量可以改变，而每一层节点之间的连接权值是可以改变的。研究小组在进行适应性学习后，使用计算机模拟来预测T细胞丰度的分布。这些值与基于实际T辅助细胞基因测序的实验数据一致。

“我们的理论框架可能会完全改变我们对适应性免疫作为一种真正的学习系统的理解，”合著者小林哲哉说。“这项研究可以揭示其他复杂的适应系统，以及优化疫苗以引发更强免疫反应的方法。”

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