免疫系统是维持人类身体健康的重要屏障。但在过去很长一段时间内，受科研水平的局限，科学家并不太清楚人体免疫系统的奥妙精华。不过，随着基础科研水平的提升，这一巨大谜题也逐渐得以解开，让我们能够一窥人体免疫系统的“核心秘密”。

　　再生医学网获悉，近日，一篇发表在国际杂志Physical Review Research上的研究报告中，来自东京大学等机构的科学家们通过研究揭示了机体适应性免疫系统如何利用一种类似于强化学习的方法来控制对重复性感染的免疫反应，相关研究结果有望帮助改进疫苗的开发和干预从而增强机体免疫系统的功能。

　　在人类机体中，适应性免疫系统能通过记住此前的感染来抵御病原体入侵，以便当相同的病原体再次入侵时快速做出反应，这种复杂的过程依赖于多种细胞类型的相互合作，其中就包含了T辅助细胞，其能通过协调免疫系统其它部分（诸如T细胞和B细胞等效应细胞）的反应来促进免疫反应的发挥，当入侵的病原体被检测到时，抗原呈递细胞就会将一段已经识别的病原体片段带给T细胞，而特定的T细胞会在克隆选择的过程中被激活并多次繁殖，随后这些克隆就会组织一组特定的效应细胞来对抗病原体。尽管科学家们对免疫系统已经研究了几十年了，但他们并不是很清楚T细胞是如何利用这种算法来优化机体对外界威胁所产生的反应的。

　　如今这项研究中，研究人员利用人工智能框架就揭示了，辅助T细胞的数量就好像适应性学习最常用的人工神经网络中输入和输出之间的“隐藏层”，在这种情况下，抗原就是“输入”、而产生反应的效应免疫细胞则是“输出”。文章第一作者Takuya Kato说道，正如机器学习中训练的神经网络一样，我们认为，免疫网络也能够反映抗原模式与对病原体有效反应之间的关联。

　　适应性免疫系统与计算机器学习之间的主要差异在于每一种类型的T辅助细胞的数量都是能够发生改变的，而这与每一层节点之间的连接权值是不同的；文章中，研究人员利用计算机模拟来预测经历适应性学习后T细胞丰度的分布情况，结果表明，这些值与机遇实际T辅助细胞的遗传测序的实验数据是一致的。

　　最后，再生医学网认为，随着该项研究成果的问世，也解开了有关人体免疫系统是如何对重复性感染所产生反应的难题。而且相关研究成果也能够帮助科学家们进一步研究其他复杂的免疫系统适应性问题，并进一步为相关疫苗开发提供理论帮助。