Ученые объяснили, как иммунитет избегает атак на собственные ткани
Иммунной системе не требуется проверять все белки организма, чтобы отличать собственные ткани от чужеродных. Т-клетки обобщают полученную информацию по принципу, напоминающему обучение алгоритмов ИИ.
МОСКВА, 20 августа /Новости науки/. Иммунная система способна распознавать собственные ткани, проверяя лишь небольшую часть их белковых фрагментов. Это выяснили ученые, опубликовавшие исследование в журнале Science Advances.
Результаты предлагают ответ на давний вопрос иммунологии: каким образом защитные клетки организма учатся не нападать на здоровые ткани, если не могут заранее познакомиться со всеми содержащимися в них белками. Исследование также может помочь понять причины некоторых аутоиммунных заболеваний.
«Если бы Т-клеткам пришлось проверять каждый пептид организма, это заняло бы вечность», — пояснила один из авторов работы Ханна Мейер. По ее словам, иммунитет решает эту задачу с помощью обобщения — способности распознавать новые объекты по уже изученным примерам.
Т-клетки проходят своеобразное обучение в тимусе, или вилочковой железе. Там им показывают пептиды — короткие фрагменты белков собственного организма. Если рецептор Т-клетки слишком сильно связывается с таким фрагментом, потенциально опасная клетка уничтожается. Этот процесс называют отрицательным отбором.
Ученые объединили данные секвенирования отдельных клеток с компьютерным моделированием и установили, что иммунная система выполняет два условия, необходимые для обобщения. Набор и распространенность пептидов в тимусе похожи на их распределение в остальных тканях, а один рецептор Т-клетки способен распознавать сразу несколько сходных пептидов.
Согласно расчетам, знакомство всего с 10% собственных пептидов позволяет избежать реакции примерно на 90% пептидов периферических тканей. Для надежного отбора одной Т-клетке достаточно встретиться примерно с 200–250 антигенпрезентирующими клетками — около 240 из случайной выборки в 2 тыс. клеток.
Модель также воспроизвела характерные особенности аутоиммунного полиэндокринного синдрома первого типа — редкого заболевания, при котором иммунитет поражает несколько органов. Это указывает на то, что сбой в «обобщении» или отсутствие некоторых пептидов среди обучающих образцов в тимусе может способствовать развитию аутоиммунной реакции.
Авторы назвали новое направление ImmunoAI. Речь идет не о том, что иммунная система буквально является искусственным интеллектом: ученые применили понятия теории машинного обучения для описания биологического механизма.
Результаты предлагают ответ на давний вопрос иммунологии: каким образом защитные клетки организма учатся не нападать на здоровые ткани, если не могут заранее познакомиться со всеми содержащимися в них белками. Исследование также может помочь понять причины некоторых аутоиммунных заболеваний.
«Если бы Т-клеткам пришлось проверять каждый пептид организма, это заняло бы вечность», — пояснила один из авторов работы Ханна Мейер. По ее словам, иммунитет решает эту задачу с помощью обобщения — способности распознавать новые объекты по уже изученным примерам.
Т-клетки проходят своеобразное обучение в тимусе, или вилочковой железе. Там им показывают пептиды — короткие фрагменты белков собственного организма. Если рецептор Т-клетки слишком сильно связывается с таким фрагментом, потенциально опасная клетка уничтожается. Этот процесс называют отрицательным отбором.
Ученые объединили данные секвенирования отдельных клеток с компьютерным моделированием и установили, что иммунная система выполняет два условия, необходимые для обобщения. Набор и распространенность пептидов в тимусе похожи на их распределение в остальных тканях, а один рецептор Т-клетки способен распознавать сразу несколько сходных пептидов.
Согласно расчетам, знакомство всего с 10% собственных пептидов позволяет избежать реакции примерно на 90% пептидов периферических тканей. Для надежного отбора одной Т-клетке достаточно встретиться примерно с 200–250 антигенпрезентирующими клетками — около 240 из случайной выборки в 2 тыс. клеток.
Модель также воспроизвела характерные особенности аутоиммунного полиэндокринного синдрома первого типа — редкого заболевания, при котором иммунитет поражает несколько органов. Это указывает на то, что сбой в «обобщении» или отсутствие некоторых пептидов среди обучающих образцов в тимусе может способствовать развитию аутоиммунной реакции.
Авторы назвали новое направление ImmunoAI. Речь идет не о том, что иммунная система буквально является искусственным интеллектом: ученые применили понятия теории машинного обучения для описания биологического механизма.
