Científicos del Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio demostraron cómo el sistema inmunológico adaptativo utiliza un método similar al aprendizaje por refuerzo para controlar la reacción inmunitaria a las infecciones repetidas. Este trabajo puede conducir a mejoras significativas en el desarrollo de vacunas e intervenciones para estimular el sistema inmunológico.
En el cuerpo humano, el sistema inmunológico adaptativo combate los gérmenes recordando infecciones previas para poder responder rápidamente si los mismos patógenos regresan. Este complejo proceso depende de la cooperación de muchos tipos de células. Entre estos se encuentran los T helpers, que ayudan a coordinar la respuesta de otras partes del sistema inmunológico, llamadas células efectoras, como las células T asesinas y B. Cuando se detecta un patógeno invasor, las células presentadoras de antígeno traen una pieza de identificación del germen a una célula T. Ciertas células T se activan y se multiplican muchas veces en un proceso conocido como selección clonal. Estos clones luego organizan un conjunto particular de células efectoras para combatir los gérmenes. Aunque el sistema inmunológico se ha estudiado extensamente durante décadas, el "algoritmo" utilizado por las células T para optimizar la respuesta a las amenazas es en gran parte desconocido.
Ahora, los científicos de la Universidad de Tokio han utilizado un marco de inteligencia artificial para mostrar que la cantidad de T helpers actúan como la "capa oculta" entre las entradas y salidas en una red neuronal artificial comúnmente utilizada en el aprendizaje adaptativo. En este caso, los antígenos presentados son las entradas y las células inmunes efectoras que responden son la salida.
"Así como una red neuronal se puede entrenar en el aprendizaje automático, creemos que la red inmunológica puede reflejar asociaciones entre los patrones de antígenos y las respuestas efectivas a los patógenos", dice el primer autor Takuya Kato.
La principal diferencia entre el sistema inmunológico adaptativo en comparación con el aprendizaje automático por computadora es que solo se puede variar el número de células T auxiliares de cada tipo, a diferencia de los pesos de conexión entre los nodos en cada capa. El equipo utilizó simulaciones por computadora para predecir la distribución de la abundancia de células T después de someterse a un aprendizaje adaptativo. Se encontró que estos valores concuerdan con los datos experimentales basados en la secuenciación genética de las células T colaboradoras reales.
"Nuestro marco teórico puede cambiar completamente nuestra comprensión de la inmunidad adaptativa como un sistema de aprendizaje real", dice el coautor Tetsuya Kobayashi. "Esta investigación puede arrojar luz sobre otros sistemas adaptativos complejos, así como formas de optimizar las vacunas para evocar una respuesta inmune más fuerte".
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Fecha actualización el 2021-03-15. Fecha publicación el 2021-03-15. Categoría: Inteligencia Artificial Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: sciencedaily