| 研究課題/領域番号 |
22KJ1758
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| 補助金の研究課題番号 |
21J23680 (2021-2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2021-2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
吉戸 香奈 京都大学, 生命科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2023年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2022年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
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| キーワード | 免疫応答 / 数理モデル / 予測符号化 / アレルギー / 免疫記憶 / 適応免疫 / アレルゲン免疫療法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
免疫系は体内へのあらゆる侵入者(抗原)に対して適切な免疫応答を誘導することで、宿主をウイルス感染などから守っている。免疫系がどのように抗原に応じた適切な応答を誘導しているのかは、免疫学における根本的な謎として今も精力的に研究されている一方で、免疫応答の複雑さや多様性から、今もそのメカニズムは明らかとなっていない。そこで、本研究は、数理モデルを用いて免疫応答を記述し、さらに「免疫系は抗原の情報を適応的に学習している」という発想をもとに、機械学習で用いられる概念（予測符号化）を数理モデルに導入することで、複雑かつ多様な免疫応答を統一的に理解することを目指す。
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| 研究実績の概要 |
免疫系によって実現される抗原経験に応じて適応的に変化する抗原の有害/無害識別メカニズムを明らかにするために、免疫細胞集団動態を記述する数理モデルを構築した。特に、予測符号化に基づく免疫記憶形成をモデルに導入することで、免疫系を学習システムとして表現した。この数理モデルのシミュレーションにより、免疫系が抗原濃度とその入力速度に応じて応答強度を変化させる、すなわち、抗原の有害/無害識別を実現することを示した。また、アレルギーの発症やその治療（アレルゲン免疫療法）で見られるような、同一の抗原に対する有害/無害識別が抗原経験依存的に変化する現象を再現することに成功した。さらに、抗原入力に対する細胞の応答様式（用量反応関係）を変化させた場合は、抗原濃度やその入力速度に基づく有害/無害識別やアレルゲン免疫療法の効果は、細胞の応答様式に関係なく示されたが、より大量の抗原への曝露によるアレルギーの再発症の有無は細胞の応答様式によって異なることが示された。これは、アレルゲン免疫療法の治療効果の持続性の個人差が、一細胞レベルの応答性の違いに由来することを示唆するものである。最終年度は、本数理モデルの臨床への応用を見据え、アレルゲン免疫療法における抗原投与スケジュールがその効果に与える影響を調べた。アレルゲン免疫療法の治療期に様々な濃度および入力速度で抗原を投与するシミュレーションを行ったところ、アレルギー発症後の治療期に低濃度の抗原を投与した場合、あるいは、高濃度の抗原を緩やかに投与した場合にのみ、アレルゲン免疫療法の前後における同一の高濃度抗原入力に対する応答強度が弱まることが示された。この抗原濃度およびその入力速度依存的なアレルゲン免疫療法の治療効果の変化は、本数理モデルに基づき、より迅速かつ効率的な治療における抗原投与スケジュールを提案することが可能になることを示唆するものである。
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