新研究揭示了免疫系统区分自身和非自身抗原的能力背后的复杂机制

由UNIST健康科学与技术研究生院和生物医学工程系Kyemyung Park教授及其研究团队领导的一项开创性研究揭示了免疫系统区分自我和非自我能力背后的复杂机制抗原。他们的研究发表在受人尊敬的《免疫学趋势》杂志上 ，提出了一种新颖的定量框架，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，可以保护我们的身体免受病原体侵害，同时还可以预防自身免疫性疾病。当免疫系统由于自身反应性 T 细胞识别自身抗原而错误地攻击自身细胞和组织时，就会发生自身免疫性疾病。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，但维持自我耐受的机制仍然难以捉摸。

在这项研究中，研究小组采用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。通过整合单独发表的实验结果，他们提出了一个新概念，称为“自身抗原和非自身抗原之间的对称性破缺”。

根据这一概念，自身反应性T细胞的持续激活对于通过调节性T细胞的激活来维持平衡和自我耐受至关重要，而不是促进自身免疫性疾病。研究小组确定了一个阈值，可以最大限度地提高自身反应性 T 细胞的免疫反应。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该阈值以下，而对外部抗原做出反应的 T 细胞可以超过该阈值，从而产生正常的免疫反应。

Park 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，我们能够得出无法从个体中获得的新观点。实验结果。”

这项研究是与国立卫生研究院 (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、基础科学研究所、韩国研究基金会和国立研究所等多个组织的支持。卫生署(NIH)。

这项研究的影响是深远的，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快速积累，Park教授展望了精准医疗时代。通过系统免疫学、计算模型和人工智能的整合，可以更好地理解复杂的免疫现象，并精确控制免疫系统，从而改进治疗方法和个性化方法。

这项开创性的研究标志着免疫学向前迈出了重要一步，并为该领域的未来发展奠定了基础。随着对免疫系统的了解不断加深，疾病治疗和预防方面的变革性突破的潜力变得越来越有希望。他们的研究结果已于 2023 年 9 月 8 日发表在《免疫学趋势》 杂志的在线版上 。

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