免疫応答を記述する数理モデルを開発 免疫系が適切な応答を起こすための学習過程を機械学習の概念を用いて記述 抗原の特徴に応じて異なる強さの応答が誘導されることを示し、アレルギーの発症やその治療効果を再現 広島大学大学院統合生命科学研究科データ駆動生物学研究室の本田直樹教授(兼任:京都大学生命科学研究科特命教授、自然科学研究機構生命創成探究センター客員教授)、吉戸香奈さん(京都大学生命科学研究科大学院生)らからなる研究グループは、免疫系が体内への様々な侵入者(抗原)に対して有害か無害かを判断し、適切な免疫応答を起こす仕組みを提案する数理モデルを開発しました。 免疫系は自己(体内にある物質)と非自己(ウイルスなどの外からの侵入者)を判別できることは良く知られています。しかし、非自己の抗原には、有害なウイルスや細菌だけでなく、無害な花粉や食べ物なども含まれていますが、どのように免疫系がそれらを識別
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