強化学習理論に基づく免疫系設計原理の解明

基于强化学习理论阐明免疫系统设计原理

基本信息

批准号：
22KJ0632
负责人：
堀口修平
金额：
$ 1.41万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ0632/
关键词：
獲得免疫系 T細胞勾配流勾配降下法

项目摘要

獲得免疫系は体内の免疫環境を学習・記憶する多細胞システムである。免疫細胞の中でも特にT細胞が体内でどのような表現型でどこに存在しているかが、適切な免疫応答を引き起こすために重要である。T細胞のように表現型を変化させ遊走するような細胞の集団動態を記述する数理モデルは存在するが、集団動態と機能との関係は不明瞭である。そこで本研究では、強化学習理論を始めとする情報処理の理論と、細胞集団の振る舞いを接続するような理論の構築を目指している。昨年度は学習を実現するための基本的なアルゴリズムである勾配流を一般化することで細胞集団と機能が関係づけられる可能性があることを発見した。本年度はこの一般化された勾配流の数学的性質をより詳細に調べた。その結果、（１）細胞集団の勾配流が１細胞レベルでも勾配流様の動態を含意すること、（２）勾配流よりも広いクラスの集団動態でも勾配流と同様の性質を示しうること、が分かった。特に（１）の結果は多細胞システムに普遍的に見られる分化の一方向性や増殖と分化の協調といった法則と整合しており、生物学的によく知られた事実に対する数学的基礎づけを与えることができた。（２）の結果は免疫系に限らず一般の多細胞システムの理解に有用な理論的基盤となる可能性がある。これらの成果について論文を一報投稿(査読中)し、国内外の学会で発表した。特に情報物理領域会議においてポスター発表賞を受賞した。次年度は、投稿した論文の掲載と、一般的に得られた結果を免疫系の具体的な現象に適用して免疫学的にも意義のある結果を得ることを目指す。

适应性免疫系统是一个多细胞系统，可以学习并记住体内的免疫环境。在免疫细胞中，T 细胞的表型和在体内的位置对于触发适当的免疫反应非常重要。尽管存在描述细胞（例如改变表型和迁移的 T 细胞）群体动态的数学模型，但群体动态与功能之间的关系尚不清楚。因此，在本研究中，我们的目标是构建一种将强化学习理论等信息处理理论与细胞群体行为联系起来的理论。去年，我们发现通过推广梯度流（实现学习的基本算法），可以将细胞群和功能联系起来。今年，我们更详细地研究了这种广义梯度流的数学特性。因此，（1）即使在单细胞水平上，细胞群的梯度流也意味着类似梯度流的动力学；（2）比梯度流更广泛的集体动力学可以表现出与梯度流类似的特性；特别是，结果（1）与多细胞系统中普遍观察到的单向分化以及增殖和分化协调的规律是一致的，并且为我能够给出的众所周知的生物学事实提供了数学基础。 (2)的结果不仅可以为理解免疫系统而且可以为理解一般的多细胞系统提供有用的理论基础。关于这些结果的论文已提交（目前正在同行评审中）并在国内和国际学术会议上发表。特别是，他获得了信息物理会议的海报展示奖。明年，我们的目标是发表提交的论文，并将一般获得的结果应用于免疫系统的特定现象，以获得具有免疫学意义的结果。