Машинное обучение помогло смоделировать иммунный ответ




09:21 23.08.2022 |   1461



Онкологи с помощью цифровых технологий выявили ключевые факторы, определяющие эффективность противораковой иммунотерапии.

Имунный ответ, вызываемый инфекциями, аллергенами и вакцинами, обусловлен сложным комплексом клеточных процессов, которые могут протекать на протяжении нескольких дней или недель. Специалисты Макгиллского университета и американского Национального института онкологии решили с помощью цифровых технологий уточнить, на каких именно факторах следует сосредоточить внимание при разработке иммунотерапевтических средств и вакцин против тех или иных заболеваний.

T-лимфоциты, обращаясь по кровеносной и лимфатической системам, реагируют на антигены — посторонние микроорганизмы и частицы. Обнаружив определенный антиген, T-лимфоциты выделяют цитокины — сигнальные молекулы, запускающие иммунный ответ. По словам ученых, считалось, что в его характеристиках может играть роль огромное количество переменных, однако эксперименты показали, что в реальности важнейшим фактором является уровень активности антигена.

Выяснить это удалось благодаря подходу, основанному на данных. Исследователи разработали роботизированную платформу, которая позволяет проводить одновременно десятки экспериментов по воздействию различных антигенов на T-лимфоциты в разных условиях. Благодаря автоматизации были собраны огромные объемы данных за время, в разы меньшее, чем если бы то же самое делалось вручную.

Полученные данные обрабатывались с помощью машинного обучения и математических моделей, помогавших обнаруживать полезные закономерности. С помощью моделирования выяснилось, что правила, по которым развивается иммунный ответ, гораздо проще, чем предполагалось. Было также установлено, что по характеристикам выброса цитокинов можно определить тип антигена. И если прежде были известны лишь три типа клеточного ответа, то в результате исследования были обнаружены шесть типов. Теперь, по словам ученых, при разработке противоопухолевой иммунотерапии на основе T-лимфоцитов будет больше возможностей адаптировать уровень иммунного ответа в зависимости от сложности состояния.


Теги: Самое интересное ИТ в здравоохранении Математическая модель Машинное обучение
На ту же тему: