Apprendre à aider le système immunitaire adaptatif –

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  • Des scientifiques de l’Institut des sciences industrielles de l’Université de Tokyo ont démontré comment le système immunitaire adaptatif utilise une méthode similaire à l’apprentissage par renforcement pour contrôler la réaction immunitaire aux infections répétées. Ces travaux peuvent conduire à des améliorations significatives dans le développement de vaccins et des interventions pour renforcer le système immunitaire.

    Dans le corps humain, le système immunitaire adaptatif combat les germes en se rappelant les infections précédentes afin de pouvoir réagir rapidement si les mêmes agents pathogènes reviennent. Ce processus complexe dépend de la coopération de nombreux types de cellules. Parmi ceux-ci, il y a les T helpers, qui aident en coordonnant la réponse d’autres parties du système immunitaire – appelées cellules effectrices – comme les T tueurs et les cellules B. Lorsqu’un agent pathogène envahissant est détecté, les cellules présentant l’antigène apportent une pièce d’identification du germe à une cellule T. Certaines cellules T sont activées et se multiplient plusieurs fois dans le cadre d’un processus appelé sélection clonale. Ces clones rassemblent ensuite un ensemble particulier de cellules effectrices pour combattre les germes. Bien que le système immunitaire ait été largement étudié pendant des décennies, «l’algorithme» utilisé par les cellules T pour optimiser la réponse aux menaces est largement inconnu.

    Maintenant, des scientifiques de l’Université de Tokyo ont utilisé un cadre d’intelligence artificielle pour montrer que le nombre de T helpers agit comme la «couche cachée» entre les entrées et les sorties dans un réseau de neurones artificiels couramment utilisé dans l’apprentissage adaptatif. Dans ce cas, les antigènes présentés sont les entrées, et les cellules immunitaires effectrices répondantes sont la sortie.

    «Tout comme un réseau neuronal peut être formé à l’apprentissage automatique, nous pensons que le réseau immunitaire peut refléter des associations entre les modèles d’antigènes et les réponses efficaces aux agents pathogènes», explique le premier auteur Takuya Kato.

    La principale différence entre le système immunitaire adaptatif et l’apprentissage automatique par ordinateur est que seul le nombre de cellules T auxiliaires de chaque type peut être modifié, par opposition aux poids de connexion entre les nœuds de chaque couche. L’équipe a utilisé des simulations informatiques pour prédire la distribution de l’abondance des lymphocytes T après avoir subi un apprentissage adaptatif. On a trouvé que ces valeurs concordaient avec les données expérimentales basées sur le séquençage génétique des cellules T auxiliaires réelles.

    «Notre cadre théorique peut complètement changer notre compréhension de l’immunité adaptative en tant que véritable système d’apprentissage», déclare le co-auteur Tetsuya Kobayashi. “Cette recherche peut faire la lumière sur d’autres systèmes adaptatifs complexes, ainsi que sur des moyens d’optimiser les vaccins pour provoquer une réponse immunitaire plus forte.”

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par Institut des sciences industrielles, Université de Tokyo. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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