新華社赫爾辛基4月28日電（徐謙 記者朱昊晨）芬蘭赫爾辛基大學近日發布公報說，該校研究人員與阿爾托大學同行合作開發出一種人工智能模型，能有效預測人體免疫系統中不同T細胞能夠殺傷的病原體“標靶”種類，在理解免疫系統如何對抗感染、自免疫疾病、癌癥等疾病方面具有廣闊應用前景。
公報介紹說，人體適應性免疫系統大致可分為兩部分：B細胞負責產生針對病原體的抗體，T細胞負責殺傷入侵病原體。適應性免疫反應又稱特異性免疫反應，每個T細胞都可以識別特定病原體，主要依靠“T細胞抗原受體”辨認外來抗原并與之結合。
據介紹，T細胞識別標靶的原理類似鑰匙開鎖，T細胞中的“T細胞抗原受體”就像一把“鑰匙”，而人體細胞上的“主要組織相容性復合體（MHC）”與病原體蛋白質“碎片”——抗原肽結合而成的“抗原肽-MHC復合物”就像一把“鎖”，只有當兩者匹配T細胞才能特異性地殺傷病原體。然而，每個人體內的“T細胞抗原受體”分子種類多如繁星，要確認它們針對的病原體十分困難。
“盡管我們已知T細胞在防御反應中扮演關鍵角色，包括抗擊病毒感染和癌癥等疾病，且此前已進行了廣泛研究，但要確認T細胞的標靶一直很難，”赫爾辛基大學轉化血液學教授薩圖·穆斯特約基說。
為此，研究團隊開發出一種新的人工智能模型，能根據“T細胞抗原受體”分子關鍵區域的氨基酸序列預測它能否識別某種特定抗原，比現有預測方法達到的準確度更高。研究人員利用該模型研究了人體內哪些T細胞可以識別流感病毒、乙型肝炎病毒等常見病毒；還分析了殺傷乙肝病毒的T細胞在疾病發展中扮演的“角色”，例如，為何當乙型肝炎發展為肝癌后這些T細胞就失去了殺傷力。
相關論文已發表在美國《公共科學圖書館·計算生物學》雜志上。
研究人員表示，該人工智能模型有助于揭示人體免疫應答在各種自免疫疾病中發揮的作用，還有助理解為什么一些新的抗癌靶向藥物對于不同癌癥患者的效果差異巨大。
