Много известно о всеобъемлющих процессах, происходящих в иммунных реакциях. Но из-за огромного количества задействованных переменных определение того, на чем сосредоточиться для разработки методов лечения или вакцин, очень похоже на поиск иголки в стоге сена. Теперь это может измениться благодаря новому исследованию ученых из Университета Макгилла и Национального института рака США (NCI), опубликованному в Science. Оно было посвящено фундаментальному процессу в иммунной системе: роли белков, называемых цитокинами, в передаче сигналов и запуске реакций организма.
Наша иммунная система часто характеризуется как битва. Некоторые критические лейкоциты (называемые Т-клетками) проходят через кровоток и лимфатическую систему в ткани, ища следы микроорганизмов и других захватчиков, известных как антигены. Чтобы избежать нападения на здоровые клетки без разбора, Т-клетки циркулируют до тех пор, пока не распознают специфический антиген; только тогда они посылают мессенджеры в виде цитокинов, чтобы активировать систему оповещения и сигнализировать, что все не так хорошо.
До сих пор было трудно измерить силу антигена — видно, насколько эффективно антиген вызывает Т-клетки реагировать – независимо от количества антигена, присутствующего в любом данном эксперименте.
Но, используя подход, основанный на данных, и благодаря решающему сотрудничеству с NCI, Франсуа и его коллеги смогли расшифровать сильно изменяющееся явление продукции цитокинов, чтобы дать надежное считывание силы антигена. Это потенциально очень полезно для прогнозирования того, насколько хорошо может работать кандидат на вакцину или иммунотерапевтический препарат.
Чтобы детально изучить этот феномен, исследователи NCI во главе с Грегуаром Альтан-Бонне разработали роботизированную платформу для выполнения сразу десятков экспериментов, подвергая Т-клетки различным антигенам и условиям. Соорадж Ачар, аспирант лаборатории Алтан-Бонне, оптимизировал автоматизированную систему, чтобы собрать огромные объемы данных за долю времени, которое потребовалось бы для проведения тех же экспериментов вручную.
Затем члены команды McGill использовали машинное обучение для обработки данных, полученных в ходе этих экспериментов, и математические модели для захвата значимых паттернов в данных. Это моделирование, основанное на данных, выявило удивительно простые правила, лежащие в основе того, что в противном случае могло бы показаться очень сложным процессом, зависящим от множества переменных.
Анализ также показал, что паттерны высвобождения цитокинов несли информацию о типе встречающегося антигена и различали шесть различных клеточных реакций, а не три типа, обычно распознаваемых.
“Это подтверждает идею о том, что иммунные ответы существуют по спектру, а не как двоичный переключатель включения-выключения. Могут существовать различные уровни иммунного ответа, которые могут быть настроены на правильный уровень тревоги в зависимости от сложности ситуации”, – рассказывают ученые.
Это новое понимание, вероятно, улучшит стратегии иммунотерапии, которые полагаются на Т-клетки, сконструированные для нацеливания на опухоли пациента.
