本田直樹 広島大学教授（兼任：京都大学生命科学研究科特命教授、自然科学研究機構客員教授）、吉戸香奈 京都大学生命科学研究科大学院生らからなる研究グループは、免疫系が体内への様々な侵入者（抗原）に対して有害か無害かを判断し、適切な免疫応答を起こす仕組みを提案する数理モデルを開発しました。
免疫系は自己（体内にある物质）と非自己（ウイルスなどの外からの侵入者）を判别できることは良く知られています。しかし、非自己の抗原には、有害なウイルスや细菌だけでなく、无害な花粉や食べ物なども含まれていますが、どのように免疫系がそれらを识别し、适切な强さの応答を诱导しているのかは免疫学における大きな谜でした。本研究では、「予测符号化」という机械学习の概念に基づき、「免疫系が抗原のリスクを予测し、その予测と実际の観测との误差に基づいて免疫记忆がアップデートされる」という新しい仮説を提唱しました。この仮説に基づく数理モデルにより、抗原の量やそれが入ってくる速度に応じて免疫応答の强さが决まることを示しました。また、花粉症などのアレルギーの発症や、アレルゲン免疫疗法（舌下免疫疗法など）の効果を再现し、本モデルの妥当性を示しました。本研究で提唱されたモデルは、「抗原に応じた免疫応答の诱导メカニズム」という免疫学における根本的な谜の解明に贡献することが期待されます。また、アレルギーや肠炎などの免疫系の误作动によって引き起こされる疾患の、数理モデルを用いた统一的理解に発展することが期待されます。
本研究成果は、2022年12月7日に、「颈厂肠颈别苍肠别誌」に掲载されました。
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【书誌情报】
Kana Yoshido, Naoki Honda (2023). Adaptive discrimination between harmful and harmless antigens in the immune system by predictive coding. iScience, 26(1):105754.
