Искусственный интеллект помогает расширить наше понимание иммунной системы, в том числе того, как она реагирует на внешние патогены и болезни и хранит информацию о них. Йоханнес Текстор из Университета Радбуда в Нидерландах рассказывает нам больше.
Прорывные технологии уже оказывают значительное влияние на то, как мы проводим мониторинг, диагностику и лечение инфекций и заболеваний. Конечно, ключевым компонентом, определяющим траекторию развития любого заболевания или инфекции в организме, является наша иммунная система. Состоящий из сложной сети органов, тканей и клеток, он обрабатывает и хранит информацию о проникающих патогенах, чтобы лучше защитить организм от будущих захватчиков.
Достижения в области технологий позволяют ученым использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного моделирования, чтобы лучше понять механизмы этой обширной и несколько загадочной системы в надежде, что это может послужить основой для разработки более эффективных методов диагностики и терапии.
Чтобы понять, как ученые пытаются искусственно воспроизвести определенные аспекты иммунной системы, Лорна Ротери поговорила с Йоханнесом Текстором, руководителем группы компьютерной иммунологии в Университете Радбуда в Нидерландах. Его исследования сосредоточены преимущественно на разработке и применении имитационных моделей и машинного обучения для изучения обработки информации в адаптивной иммунной системе.
Как возникла область компьютерной иммунологии и что это за собой влечет?
Область компьютерной иммунологии имеет долгую историю, которая по-настоящему зародилась в начале 1990-х годов в рамках исследований в области биобезопасности, проводившихся в Лос-Аламосе в США. Биофизик Алан Перельсон, ныне старший научный сотрудник Лос-Аламосской национальной лаборатории, работал над количественными и вычислительными моделями иммунной системы, которые в то время были действительно новыми. Исследователи сотрудничали с компьютерщиками, чтобы расширить их понимание иммунной системы, а также использовать это исследование в качестве шаблона для создания более безопасных компьютерных систем, защищенных от вирусов. Были опубликованы статьи об использовании вычислительных моделей для понимания иммунной системы, и это же исследование также послужит основой для создания компьютерных алгоритмов для защиты машин от вирусов.
Поначалу люди с энтузиазмом отнеслись к идее создания искусственных иммунных систем, и все больше и больше групп по всему миру присоединялись к этим исследованиям; была даже организована специальная конференция, чего раньше не проводилось. Однако по мере того, как люди начали понимать, насколько сложна иммунная система, и изо всех сил пытались продвинуть свои исследования дальше стадии прототипа, импульс в этой области угас.
С тех пор область вычислительной иммунологии, которая включает в себя статистический анализ иммунологических данных, стала более распространенной, но использование иммунной системы в качестве шаблона для компьютерных алгоритмов по-прежнему остается очень нишевым направлением.
Как вы подходите к созданию искусственных иммунных систем? Как они могут помочь нам предсказать, как организм отреагирует, например, на ту или иную инфекцию или вакцинацию?
Иммунная система может реагировать на одни и те же раздражители по-разному и извлекать уроки из прошлого опыта, поэтому, если вы заразитесь инфекцией во второй раз, ваша реакция на эту инфекцию будет другой. То, как проектируются системы, зависит от исследовательского вопроса, на который вы пытаетесь ответить. Помимо того, что иммунная система является сложной системой, состоящей из взаимодействующих химических веществ, она также содержит различные подсистемы, которые усложняют конструкцию. Некоторые люди выбирают более широкий и целостный подход при создании искусственной иммунной системы, но это амбициозное начинание, учитывая его сложность; я не думаю, что мы еще достаточно знаем об этой системе и ее процессах, чтобы составить реалистичное представление. Другие создали очень простые, но не менее полезные модели иммунной системы, которые состоят из одного математического уравнения. Алан Перельсон, например, написал знаменитую статью, в которой он использовал простые математические модели, чтобы предсказать, как люди с ВИЧ будут реагировать на антиретровирусное лечение и нужно ли им будет принимать это лечение в течение всей своей жизни.
Мы с моей командой фокусируемся на Т-клетках и создаем модели Т-клеточного звена адаптивной иммунной системы, которые отражают размер и сложность репертуара Т-клеточных рецепторов (TCR). Врожденный компонент иммунной системы состоит из нейтрофилов, макрофагов и других клеток, которые, хотя и играют важную роль в защите организма от проникновения патогенных микроорганизмов, не обладают такими продвинутыми механизмами обучения, как Т- и В-клетки. Мы стремимся в конечном счете предсказать реакцию Т-клеток, но эти реакции также включают молекулярные взаимодействия между Т-клетками и эпитопами, которые трудно предсказать. В настоящее время мы не можем определить, глядя на последовательность Т-клеточного рецептора, на какой эпитоп он будет реагировать. Искусственный интеллект в сочетании с большим количеством данных помог бы решить эту проблему.
В принципе, я надеюсь, что в какой-то момент мы узнаем достаточно, чтобы создать модели, способные предсказывать иммунные реакции, аналогично тому, как модель предсказывает, будет ли дождь, или траекторию изменения климата, основываясь на имеющейся информации и просто моделируя процесс. У каждого человека есть уникальный репертуар Т-клеток, поэтому существует довольно много информации, которую вы потенциально могли бы использовать, чтобы лучше понять, например, почему определенные люди реагируют или не реагируют на определенные виды лечения. При раке мы наблюдаем множество разнородных реакций на одно и то же лечение, и мы хотим понять почему; отчасти это связано со сложностью иммунной системы и различиями между людьми.
Чем иммунная система отличается от других систем обработки информации, таких как мозг и центральная нервная система? В равной степени, как эти системы взаимодействуют друг с другом?
В мозге у нас есть сеть сходных типов клеток с различной сложностью и связями. Эта нейронная сеть – это то, что кодирует сложность системы, и она работает как схема, вычисляя различные функции. Теперь мы можем создавать мощные системы машинного обучения, основанные на этой парадигме, но иммунная система сильно отличается. Он состоит из отдельных клеток, которые более распределены, чем нейроны, и не образуют статических связей таким же образом. Сложность иммунных клеток на генетическом уровне намного выше, чем у нейронов, хотя иммунная система в целом, возможно, менее сложна, чем центральная нервная система. Было проведено много исследований о взаимодействиях между центральной нервной системой и иммунной системой – существует даже целая специализированная область, называемая нейроиммунологией, которая работает на стыке.
Иммунные клетки обладают сложным генетическим механизмом, который можно найти только внутри этих клеток, и каждая клетка получает новый рецептор, созданный специально для нее. Например, существует высокая вероятность того, что одна Т-клетка моего организма имеет один рецептор, уникальный для этой клетки, который не несет ни одна другая клетка в моем теле. Вот в чем на самом деле заключается грандиозность и сложность. Способ, которым эти клетки взаимодействуют и учатся, сильно отличается от того, как учится мозг. Люди изучали это в контексте изучения систем классификаторов и создания абстрактных моделей агентов, которые одновременно просты и очень отличаются друг от друга. Они учатся коллективно, укрепляя агентов, которые принимают правильные решения.
Я работал с нейробиологами над изучением сна и его влияния на иммунную систему. Мы видим, что сон помогает вашему мозгу учиться, но он также помогает учиться иммунной системе. Люди знают, что хороший сон очень важен для вашего здоровья в целом, и это было продемонстрировано в лаборатории. Был случай, когда участники получили прививку, и половине из них не давали спать, в то время как другая половина засыпала как обычно, вы все еще можете обнаружить разницу в реакции иммунной системы год спустя.
Между системами существуют перекрестные помехи, но в равной степени во время сна могут происходить и другие процессы, которые оказывают влияние, такие как изменения уровня гормонов; механизмы до конца не ясны. Это по-прежнему захватывающая область исследований, но также и довольно нишевая, потому что вы должны понимать обе эти системы; это настоящий подвиг.
Как насчет роли иммунной системы и старения в развитии хронических заболеваний, таких как рак?
С возрастом с иммунной системой происходят определенные вещи, в течение жизни разнообразие вашей иммунной системы сокращается, потому что вы не производите столько новых клеток. Вилочковая железа, которая вырабатывает белые кровяные тельца, начинает уменьшаться уже в возрасте 14-18 лет. Этот процесс называется иммуносенесценцией. Исследования показывают, что вы можете частично компенсировать старение иммунной системы, имея более опытные клетки, которые, следовательно, лучше способны бороться с наиболее распространенными патогенами. Часть моих исследований включает поддержку исследований, направленных на лечение рака, путем их разработки более совершенным и эффективным способом, позволяющим находить эффективные методы лечения.
Благодаря богатству данных, которыми мы располагаем, медицинские исследования, по сути, могут стать наукой о данных. Многие аспиранты, даже на клинических кафедрах, собирают данные и анализируют их, в то время как 20 лет назад их основным направлением, возможно, был просто сбор этих данных. Теперь вы можете относительно легко сопоставить большое количество данных, но мало кто может хорошо их проанализировать.
