Un modèle d’intelligence artificielle prédit quelle clé du système immunitaire ouvre les verrous du coronavirus – Technoguide

Grâce à une méthode d’intelligence artificielle (IA) développée par des chercheurs de l’Université Aalto et de l’Université d’Helsinki, les chercheurs peuvent désormais relier les cellules immunitaires à leurs cibles et, par exemple, découpler quels globules blancs reconnaissent le SRAS-CoV-2. L’outil développé a de larges applications dans la compréhension de la fonction du système immunitaire dans les infections, les maladies auto-immunes et le cancer.

La défense immunitaire humaine repose sur la capacité des globules blancs à identifier avec précision les agents pathogènes pathogènes et à initier une réaction de défense contre eux. La défense immunitaire est capable de rappeler les pathogènes qu’elle a rencontrés précédemment, sur lesquels, par exemple, est basée l’efficacité des vaccins. Ainsi, la défense immunitaire est le système de dossier patient le plus précis qui contient une histoire de tous les agents pathogènes auxquels un individu a été confronté. Cette information était cependant auparavant difficile à obtenir à partir d’échantillons de patients.

Le système immunitaire d’apprentissage peut être divisé en deux parties, dont les cellules B sont responsables de la production d’anticorps contre les agents pathogènes, tandis que les cellules T sont responsables de la destruction de leurs cibles. La mesure des anticorps par les méthodes traditionnelles de laboratoire est relativement simple, c’est pourquoi les anticorps ont déjà plusieurs utilisations en santé.

«Bien que l’on sache que le rôle des cellules T dans la réponse de défense contre par exemple les virus et le cancer est essentiel, l’identification des cibles des cellules T a été difficile malgré des recherches approfondies», explique Satu Mustjoki, professeur d’hématologie translationnelle.

L’IA aide à identifier de nouvelles paires de serrures à clé

Les cellules T identifient leurs cibles dans une clé et un principe de verrouillage, où la clé est le récepteur des cellules T à la surface de la cellule T et la clé est la protéine présentée à la surface d’une cellule infectée. On estime qu’un individu porte plus de clés de cellules T différentes qu’il n’y a d’étoiles dans la Voie lactée, ce qui rend la cartographie des cibles de cellules T avec des techniques de laboratoire compliquée.

Des chercheurs de l’Université Aalto et de l’Université d’Helsinki ont donc étudié des paires de serrures à clé précédemment profilées et ont pu créer un modèle d’IA capable de prédire des cibles pour des cellules T précédemment non cartographiées.

«Le modèle d’IA que nous avons créé est flexible et est applicable à tous les agents pathogènes possibles – tant que nous avons suffisamment de paires de clés verrouillées produites de manière expérimentale. Par exemple, nous avons rapidement été en mesure d’appliquer notre modèle au coronavirus SARS-CoV-2 lorsqu’un un nombre suffisant de ces paires étaient disponibles », explique Emmi Jokinen, M.Sc. et un doctorat. étudiant à l’Université Aalto.

Les résultats de l’étude nous aident à comprendre comment une cellule T applique différentes parties de sa clé pour identifier ses verrous. Les chercheurs ont étudié les lymphocytes T qui reconnaissent les virus courants tels que les virus de la grippe, du HI et de l’hépatite B. Les chercheurs ont également utilisé leur outil pour analyser le rôle des lymphocytes T reconnaissant l’hépatite B, qui avait perdu sa capacité de destruction après la progression de l’hépatite vers le cancer des cellules hépatiques.

L’étude a été publiée dans la revue scientifique PLOS Computational Biology.

Une nouvelle vie pour les données publiées avec de nouveaux modèles d’IA

Les outils générés par l’IA sont des sujets de recherche rentables.

«Avec l’aide de ces outils, nous sommes en mesure de mieux utiliser les vastes cohortes de patients déjà publiées et de mieux les comprendre», souligne Harri Lähdesmäki, professeur de biologie computationnelle et d’apprentissage automatique à l’Université Aalto.

À l’aide de l’outil d’intelligence artificielle, les chercheurs ont compris, entre autres, comment l’intensité de la réaction de défense est liée à sa cible dans différents états pathologiques, ce qui n’aurait pas été possible sans cette étude.

«Par exemple, en plus de l’infection à COVID19, nous avons étudié le rôle du système de défense dans le développement de diverses maladies auto-immunes et expliqué pourquoi certains patients cancéreux bénéficient de nouveaux médicaments et d’autres non», révèle le docteur Jani Huuhtanen, Ph. RÉ. étudiant à l’Université d’Helsinki, sur les travaux à venir avec le nouveau modèle.

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