ในร่างกายมนุษย์ระบบภูมิคุ้มกันแบบปรับตัวจะต่อสู้กับเชื้อโรคโดยจดจำการติดเชื้อก่อนหน้านี้เพื่อให้สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วหากเชื้อโรคชนิดเดียวกันกลับมา กระบวนการที่ซับซ้อนนี้ขึ้นอยู่กับความร่วมมือของเซลล์หลายชนิด ในบรรดาตัวช่วย T ซึ่งช่วยประสานการตอบสนองของส่วนอื่น ๆ ของระบบภูมิคุ้มกันที่เรียกว่าเซลล์เอฟเฟกต์เช่น T killer และ B cells เมื่อตรวจพบเชื้อโรคที่บุกรุกแอนติเจนที่นำเสนอเซลล์จะนำชิ้นส่วนที่ระบุของเชื้อโรคไปยังเซลล์ T เซลล์ T บางเซลล์จะเปิดใช้งานและทวีคูณหลายครั้งในกระบวนการที่เรียกว่าการเลือกโคลน จากนั้นโคลนเหล่านี้จะรวมกลุ่มของเซลล์เอฟเฟกต์เพื่อต่อสู้กับเชื้อโรค แม้ว่าระบบภูมิคุ้มกันจะได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางมานานหลายทศวรรษ แต่ "อัลกอริทึม" ที่เซลล์ T ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตอบสนองต่อภัยคุกคามนั้นยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด

ตอนนี้นักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยโตเกียวได้ใช้กรอบปัญญาประดิษฐ์เพื่อแสดงให้เห็นว่าตัวช่วย T จำนวนมากทำหน้าที่เหมือน "ชั้นที่ซ่อนอยู่" ระหว่างอินพุตและเอาต์พุตในเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้กันทั่วไปในการเรียนรู้แบบปรับตัว ในกรณีนี้แอนติเจนที่นำเสนอเป็นปัจจัยนำเข้าและเซลล์ภูมิคุ้มกันที่ตอบสนองเอฟเฟกต์หรือเซลล์ภูมิคุ้มกันเป็นเอาท์พุต

"เช่นเดียวกับที่เครือข่ายประสาทเทียมสามารถได้รับการฝึกฝนในการเรียนรู้ของเครื่องเราเชื่อว่าเครือข่ายภูมิคุ้มกันสามารถสะท้อนถึงความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบแอนติเจนและการตอบสนองที่มีประสิทธิผลต่อเชื้อโรค" Takuya Kato ผู้เขียนคนแรกกล่าว

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างระบบภูมิคุ้มกันแบบปรับตัวเมื่อเทียบกับการเรียนรู้ของเครื่องคอมพิวเตอร์คือจำนวนเซลล์ตัวช่วย T ของแต่ละประเภทเท่านั้นที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้เมื่อเทียบกับน้ำหนักการเชื่อมต่อระหว่างโหนดในแต่ละชั้น ทีมงานใช้การจำลองทางคอมพิวเตอร์เพื่อทำนายการกระจายของจำนวนเซลล์ T หลังจากผ่านการเรียนรู้แบบปรับตัว พบว่าค่าเหล่านี้สอดคล้องกับข้อมูลการทดลองตามลำดับพันธุกรรมของเซลล์ตัวช่วย T จริง

"กรอบทฤษฎีของเราอาจเปลี่ยนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับภูมิคุ้มกันแบบปรับตัวได้อย่างสิ้นเชิงในฐานะระบบการเรียนรู้ที่แท้จริง" เท็ตสึยะโคบายาชิผู้เขียนร่วมกล่าว "งานวิจัยนี้สามารถชี้ให้เห็นถึงระบบการปรับตัวที่ซับซ้อนอื่น ๆ รวมถึงวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพวัคซีนเพื่อกระตุ้นการตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกันที่แข็งแกร่งขึ้น

บาคาร่า สมัครบาคาร่า