Un nuovo modello di intelligenza artificiale (AI) sviluppato dai ricercatori dell’Università Aalto e dell’Università di Helsinki è in grado di collegare le cellule immunitarie ai loro bersagli. Ciò significa, ad esempio, che l’IA può disaccoppiare i globuli bianchi che riconoscono COVID-19. Secondo i ricercatori, il nuovo modello aiuterà a creare una migliore comprensione del sistema immunitario durante le infezioni, le malattie autoimmuni e il cancro.

La ricerca è stata pubblicata il mese scorso sulla rivista PLOS Computational Biology.

Sistema immunitario umano
Il sistema immunitario umano fa affidamento sui globuli bianchi che identificano accuratamente i patogeni che causano la malattia e quindi sviluppano una difesa contro di loro. Il sistema immunitario è anche in grado di richiamare i patogeni incontrati in precedenza, che è alla base dell’efficacia dei vaccini. Ciò significa che il sistema immunitario umano contiene molti dati su quali agenti patogeni un individuo ha già incontrato, ma che i dati sono spesso difficili da ottenere dai campioni dei pazienti.

Il sistema immunitario contiene cellule B responsabili della produzione di anticorpi e cellule T responsabili della distruzione dei bersagli. La misurazione degli anticorpi è considerata un processo relativamente semplice.

Satu Mustjoki è professore di ematologia traslazionale.

“Sebbene sia noto che il ruolo dei linfociti T nella risposta di difesa contro, ad esempio, virus e cancro è essenziale, identificare i bersagli dei linfociti T è stato difficile nonostante le ricerche approfondite”, afferma Mustjoki.

Per identificare i loro bersagli, i linfociti T si basano su una chiave e un principio di blocco. Il recettore delle cellule T è la chiave sulla superficie della cellula T e il blocco è la proteina sulla superficie di una cellula infetta. È difficile mappare i bersagli delle cellule T con le tecniche di laboratorio tradizionali, poiché un singolo individuo ne trasporta una quantità enorme.

Obiettivi di previsione del modello AI
I ricercatori si sono proposti di studiare coppie di key-lock precedentemente profilate, che hanno permesso loro di sviluppare un modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere gli obiettivi per le cellule T precedentemente non mappate.

Emmi Jokinen è M.Sc e dottoranda presso la Aalto University.

Lo studio fornisce informazioni su come una cellula T applica diverse parti della sua chiave per identificare le sue serrature. Alcuni dei virus comuni studiati dai ricercatori includevano virus dell’influenza, HI e dell’epatite B.

I ricercatori affermano che gli strumenti generati dall’intelligenza artificiale sono argomenti di ricerca economici.

Harri Lähdesmäki è professore di biologia computazionale e apprendimento automatico presso l’Università di Aalto.

“Con l’aiuto di questi strumenti, siamo in grado di fare un uso migliore delle vaste coorti di pazienti già pubblicate e di ottenere una maggiore comprensione di esse”, afferma Lähdesmäki.

Uno dei principali risultati con gli strumenti di intelligenza artificiale è stato il modo in cui l’intensità della reazione di difesa si riferisce al suo obiettivo in diversi stati di malattia, che dicono sia un risultato diretto di questo studio.

Il dottor Jani Huuhtanen è un dottorato di ricerca. studente presso l’Università di Helsinki.

“Ad esempio, oltre all’infezione da COVID19, abbiamo studiato il ruolo del sistema di difesa nello sviluppo di varie malattie autoimmuni e spiegato perché alcuni malati di cancro beneficiano di nuovi farmaci e altri no”, afferma Huuhtanen.

Di ihal

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