Ilmuwan dari Institut Ilmu Industri di Universitas Tokyo mendemonstrasikan bagaimana sistem kekebalan adaptif menggunakan metode yang mirip dengan pembelajaran penguatan untuk mengontrol reaksi kekebalan terhadap infeksi berulang. Pekerjaan ini dapat mengarah pada perbaikan yang signifikan dalam pengembangan vaksin dan intervensi untuk meningkatkan sistem kekebalan.

Dalam tubuh manusia, sistem imun adaptif melawan kuman dengan mengingat infeksi sebelumnya sehingga dapat merespon dengan cepat jika patogen yang sama kembali. Proses kompleks ini bergantung pada kerja sama dari banyak jenis sel. Di antaranya adalah T helper, yang membantu dengan mengoordinasikan respons bagian lain dari sistem kekebalan – yang disebut sel efektor – seperti T pembunuh dan sel B.

Ketika patogen yang menyerang terdeteksi, sel penyaji antigen membawa sepotong kuman pengenal ke sel T. Sel T tertentu menjadi aktif dan berkembang biak berkali-kali dalam proses yang dikenal sebagai seleksi klonal. Klon ini kemudian mengumpulkan satu set sel efektor tertentu untuk melawan kuman. Meskipun sistem kekebalan telah dipelajari secara ekstensif selama beberapa dekade, “algoritme” yang digunakan oleh sel T untuk mengoptimalkan respons terhadap ancaman sebagian besar tidak diketahui.

Sekarang, para ilmuwan di The University of Tokyo telah menggunakan kerangka kerja kecerdasan buatan untuk menunjukkan bahwa jumlah pembantu T bertindak seperti “lapisan tersembunyi” antara masukan dan keluaran dalam jaringan saraf tiruan yang biasa digunakan dalam pembelajaran adaptif. Dalam hal ini, antigen yang disajikan adalah input, dan sel imun efektor yang merespons adalah outputnya.

[ads]

“Sama seperti jaringan saraf yang dapat dilatih dalam pembelajaran mesin, kami yakin jaringan kekebalan dapat mencerminkan hubungan antara pola antigen dan respons efektif terhadap patogen,” kata penulis pertama Takuya Kato.

Perbedaan utama antara sistem kekebalan adaptif dibandingkan dengan pembelajaran mesin komputer adalah bahwa hanya jumlah sel T helper dari setiap jenis yang dapat bervariasi, berlawanan dengan bobot koneksi antar node di setiap lapisan. Tim menggunakan simulasi komputer untuk memprediksi distribusi kelimpahan sel T setelah menjalani pembelajaran adaptif. Nilai-nilai ini ditemukan sesuai dengan data eksperimen berdasarkan sekuensing genetik sel T helper aktual.

“Kerangka teoritis kami mungkin benar-benar mengubah pemahaman kami tentang kekebalan adaptif sebagai sistem pembelajaran nyata,” kata rekan penulis Tetsuya Kobayashi. “Penelitian ini dapat menjelaskan sistem adaptif kompleks lainnya, serta cara untuk mengoptimalkan vaksin untuk membangkitkan respons kekebalan yang lebih kuat.” [scienceaily]