通过强化学习视角理解 T 辅助细胞如何学会协调有效的免疫应答
种群与进化
2021-03-17 v2
摘要
脊椎动物的适应性免疫系统能够检测、应答并记忆过往经历中的多种病原体。尽管 T 辅助（Th）细胞的克隆选择是更好识别新病原体的简单且公认的机制，但至今仍未探明的问题是：Th 细胞如何能够通过将所识别的抗原信息转化为调控信号，来获得更优方式来偏置免疫细胞的应答，从而更高效地清除病原体。本工作中，我们将 Th 细胞组织的适应性免疫网络与强化学习（RL）相关联，以解决该问题。借助近期基于网络的 RL 进展，我们表明 Th 免疫网络能够获得病原体抗原模式与有效应答之间的关联。此外，克隆选择以及其他细胞间相互作用可推导为该网络的学习规则。我们还证明，学习后的稳态克隆规模分布与实验观测到的特征相符。我们的理论框架或有助于修订并更新将适应性免疫理解为学习系统的认识。
引用
@article{arxiv.1904.05581,
title = {Understanding how T helper cells learn to coordinate effective immune responses through the lens of reinforcement learning},
author = {Takuya Kato and Tetsuya J. Kobayashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.05581},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 5 figures