由UNIST健康科学技术研究生院和生物医学工程系的Kyemyung Park教授和他的研究小组领导的一项新研究揭示了免疫系统区分自身和非自身抗原的复杂机制。他们的研究发表在《免疫学趋势》杂志上，提出了一个新的定量框架，可以为免疫相关疾病治疗反应的预测模型铺平道路。
免疫系统是一个由细胞和分子组成的复杂网络，它保护我们的身体免受病原体的侵害，同时也预防自身免疫性疾病。自身免疫性疾病发生时，免疫系统错误地攻击自己的细胞和组织，由于自身反应性T细胞识别自身抗原。尽管已经观察到自身反应性T细胞的存在及其对自身抗原的反应，但维持自身耐受性的机制仍然难以捉摸。
在这项研究中，研究小组采用了多尺度系统生物学和非线性动力学方法来阐明这种复杂的机制。通过整合各自发表的实验结果，他们提出了一个新的概念，称为“自我和非自我抗原之间的对称性破坏”。
根据这一概念，自身反应性T细胞的持续激活是通过调节性T细胞的激活来维持平衡和自我耐受所必需的，而不是促进自身免疫性疾病。研究小组确定了一个阈值，使自我反应性T细胞的免疫反应最大化。正常情况下，自身反应性T细胞通过调节性T细胞的选择性作用保持在这个阈值以下，而应答外部抗原的T细胞可以超过这个阈值，从而导致正常的免疫应答。
朴教授强调了他们的多尺度系统生物学方法的重要性，他说:“通过考虑细胞之间的相互作用，细胞内发生的动力学以及细胞的空间运动，我们能够从单个实验结果中获得无法获得的新视角。”
该研究是与美国国立卫生研究院(NIH)和耶鲁大学医学院合作进行的，得到了蔚山科学技术研究院、基础科学研究院、韩国科学振兴财团、美国国立卫生研究院(NIH)等多个机构的支持。
这项研究的意义是深远的，因为它为免疫相关疾病治疗反应的预测模型开辟了新的可能性。随着免疫学知识和相关组学数据的迅速积累，朴教授展望了精准医学的时代。通过系统免疫学、计算建模和人工智能的整合，可以更好地理解复杂的免疫现象，精确控制免疫系统，从而改进治疗和个性化方法。
这项研究标志着免疫学向前迈出了重要的一步，并为该领域未来的发展奠定了基础。随着对免疫系统的理解不断加深，疾病治疗和预防的变革性突破的潜力变得越来越有希望。
更多信息:Shubham Tripathi等人，调节性T细胞的系统免疫学:一个回路可以解释这一切吗?，《免疫学趋势》(2023)。DOI: 10.1016/j.i it.2023.08.007由Ulsan National Institute of Science and Technology提供引用:免疫系统区分自身和非自身抗原的能力背后的复杂机制(2023,10月11日)2023年10月11日从https://medicalxpress.com/news/2023-10-intricate-mechanism-immune-ability-differentiate.html检索。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
