The immune system uses machine learning to select cells/El sistema inmunitario usa aprendizaje automático para seleccionar células
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A groundbreaking study proposes that the immune system solves a fundamental problem in immunology using a process very similar to machine learning. Researchers at Cold Spring Harbor Laboratory in the United States have dubbed this new line of research "ImmunoAI." To understand it, we must first understand the problem the immune system solves. Our immune system has cells called T lymphocytes, which are like soldiers tasked with eliminating pathogens and diseased cells.
Un innovador estudio propone que el sistema inmunitario resuelve un problema fundamental de la inmunología utilizando un proceso muy similar al "aprendizaje automático" o machine learning. Los investigadores del Laboratorio Cold Spring Harbor en Estados Unidos, han denominado a esta nueva línea de investigación "InmunoIA". Para entenderlo, primero hay que conocer el problema que resuelve el sistema inmunitario. Nuestro sistema inmune tiene unas células llamadas linfocitos T que son como soldados encargados de eliminar patógenos y células enfermas.
To prevent these cells from mistakenly attacking our own healthy tissues, they undergo rigorous training in an organ called the thymus. This training includes a process called negative selection, where T cells are exposed to fragments of our own proteins (called autopeptides). Those that react too strongly against them are immediately eliminated. The big question scientists have been asking for decades is: how can T cells learn to tolerate all the body's proteins if they only encounter a small fraction of them in the thymus?
Para evitar que estos soldados ataquen por error a nuestros propios tejidos sanos, pasan por un riguroso entrenamiento en un órgano llamado timo. Este entrenamiento incluye un proceso llamado selección negativa, donde se exponen a los linfocitos T a fragmentos de nuestras propias proteínas (llamados autopéptidos). Aquellos que reaccionan con demasiada fuerza contra ellos son eliminados inmediatamente. La gran pregunta que los científicos se han hecho durante décadas es: ¿cómo pueden los linfocitos T aprender a tolerar todas las proteínas del cuerpo si en el timo solo se encuentran con una pequeña fracción de ellas?.
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The study, published in Science Advances, proposes that the answer lies in a mechanism called "generalization," a key concept in machine learning. In machine learning, creating a model that recognizes dogs doesn't require showing it photos of every dog in the world; a varied and representative set of examples is enough for it to "learn" the concept. The researchers discovered that the immune system meets two essential conditions for this generalization to work.
El estudio, publicado en Science Advances, propone que la respuesta está en un mecanismo llamado "generalización", un concepto clave en el aprendizaje automático. En el machine learning, para crear un modelo que reconozca perros no es necesario mostrarle fotos de todos los perros del mundo; con un conjunto de ejemplos variados y representativos es suficiente para que "aprenda" el concepto. Los investigadores descubrieron que el sistema inmunitario cumple con dos condiciones esenciales para que esta generalización funcione.
On the one hand, the abundance of self-peptides found in the thymus is a very accurate reflection of that found in the rest of the body. In other words, the "training data" (what the T cell sees in the thymus) closely resembles the "test data" (what it will find in the body). T cell receptors are "cross-reactive," meaning that a single receptor can recognize not just one peptide, but several that are similar to each other. Thanks to this dual nature, a T cell does not need to encounter every peptide in the body. By being exposed to a representative sample, its receptor can "infer" that other similar peptides are also part of the body itself and, therefore, should ignore them.
Por un lado, la abundancia de autopéptidos que se encuentran en el timo es un reflejo muy fiel de la que hay en el resto del cuerpo. Es decir, los "datos de entrenamiento" (lo que ve la célula T en el timo) se parecen mucho a los "datos de prueba" (lo que encontrará en el cuerpo). Los receptores de los linfocitos T son "cross-reactivos", lo que significa que un solo receptor puede reconocer no solo un péptido, sino varios que son similares entre sí. Gracias a esta doble condición, una célula T no necesita encontrarse con cada péptido del cuerpo. Al exponerse a una muestra representativa, su receptor puede "inferir" que otros péptidos similares también son parte del propio cuerpo y, por lo tanto, debe ignorarlos.
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The findings of this study open new avenues for understanding and treating human diseases. When this generalization process fails, the immune system can attack healthy tissue. The researchers applied their artificial intelligence model to simulate failures in this process and, surprisingly, accurately reproduced characteristics of autoimmune polyendocrine syndrome type 1, a rare autoimmune disease. This suggests that many autoimmune disorders could be understood as a "generalization problem" of the immune system.
Los hallazgos de este estudio abren nuevas vías para entender y tratar enfermedades humanas. Cuando este proceso de generalización falla, el sistema inmunitario puede atacar los tejidos sanos. Los investigadores aplicaron su modelo de inteligencia artificial para simular fallos en este proceso y, de forma sorprendente, reprodujeron con precisión características del síndrome poliendocrino autoinmune tipo 1, una enfermedad autoinmune poco común . Esto sugiere que muchos trastornos autoinmunes podrían entenderse como un "problema de generalización" del sistema inmunitario.
Understanding the rules the immune system uses to select its cells could lead to the design of better therapies. For example, in cancer immunotherapy, T lymphocytes could be selected that are effective against the tumor without the risk of attacking healthy tissue. The "Immune AI" approach proposes considering the immune system as a "different kind of AI." As researcher Saket Navlakha noted, "When we start to consider the immune system as a different kind of AI, we could discover surprising things about human health and disease." This shift in perspective could be a powerful tool for medical and biological research.
Comprender las reglas que utiliza el sistema inmunitario para seleccionar sus células podría permitir diseñar mejores terapias. Por ejemplo, para la inmunoterapia contra el cáncer, se podrían seleccionar linfocitos T que sean efectivos contra el tumor sin el riesgo de que ataquen tejidos sanos. El enfoque "InmunoIA" propone considerar el sistema inmunitario como un "tipo diferente de IA". Como señaló el investigador Saket Navlakha, "cuando empecemos a considerar el sistema inmunitario como un tipo diferente de IA, podríamos descubrir cosas sorprendentes sobre la salud y las enfermedades humanas". Este cambio de perspectiva podría ser una herramienta muy poderosa para la investigación médica y biológica.
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https://www.biotechniques.com/immunology/ai-meets-immunology-uncovering-mysteries-of-the-immune-system-with-machine-learning/
Este artículo de ciencia es muy interesante ya que la investigación arroja más pistas del comportamiento de las enfermedades autoinmunes así como otras enfermedades que parecen obedecer a reglas muy precisas. Esto me hace pensar que el comportamiento de las células inspira cada vez más a los genios de la IA que cada vez se apodera más en el campo de la biología y la medicina de investigación.
Gracias por compartir, saludos y bendiciones..!
An incredible finding! The immune system seems to employ a natural mechanism of learning and generalization that resembles machine learning. Comprehending this "biological AI" has the potential to revolutionize our approach to autoimmune diseases and cancer therapies. Nature keeps inspiring the next wave of technological innovation.
El hecho de que Cold Spring Harbor haya acuñado “ImmunoAI” me parece práctico, porque conecta dos mundos que antes parecían lejanos; esto es genial. ¿Sabés si ya están probando el modelo en humanos o sigue en simulaciones? La diferencia se nota en cómo describen la selección negativa como un algoritmo de clasificación.
Mirá lo que es la sabiduría del cuerpo. Pensá que con ver solo una pequeña fracción de autopéptidos en el timo, los linfocitos T ya aprenden a no atacarnos. Es así nomás, la vida misma tiene un diseño que te deja pensando.
Queridos hermanos, el estudio de Cold Spring Harbor que menciona la selección negativa en el timo me recuerda la disciplina que el Señor impone al corazón en la oración (Sal 2:15). En mi experiencia, la analogía con el aprendizaje automático revela cuán divina es la sabiduría al entrenar nuestras vidas en la fe. ¿Cómo creen que esta comprensión pueda guiar nuestra práctica de discernimiento espiritual?