首页 理论教育 免疫系统与人工免疫系统

免疫系统与人工免疫系统

时间:2022-02-12 理论教育 版权反馈
【摘要】:适应性免疫系统能够补充固有免疫系统不具备的免疫功能,清除固有免疫系统不能清除的一些特异性病原体。免疫系统运行的重要机制包括自己与非己区分机制、免疫应答机制、克隆选择机制。放大性,表现在免疫活性细胞的增殖与免疫效应的扩大。少数免疫活性细胞对抗原的应答可以引发多数细胞的反应。多数人工免疫系统只采用几个免疫学机制。

9.2.1 免疫系统

系统科学的角度看,免疫系统是由特殊的化学分子、细胞、组织、器官组成的分布式复杂自适应巨系统[1]。按照传统免疫学观点,它的主要功能是识别进入生物体内的“非我”物质,判断它们是否对身体有害[2]。如果有害,则对其产生应答,清除有害的入侵者

人体具有两层相互关联的防御异物入侵的系统:一种是固有免疫系统(innate immune system),另一种是适应性免疫系统(adaptive immune system)。固有免疫系统是与生俱来,不专门针对某特异病原体的一部分免疫系统,由补体、内吞作用系统和噬菌细胞系统组成。之所以称为固有免疫系统,是因为身体与生俱来就具备辨别一定微生物并很快消灭它们的能力[2]。固有免疫识别(innate immune recognition)最重要的功能是抗原提呈细胞对协同刺激信号(co-stimulatory signals)的表达,这种信号会激活T细胞,促使适应性免疫应答发生。适应性免疫系统主要由T细胞和B细胞组成。它们能够产生多样性受体和抗体是免疫系统具有适应性的重要原因[3]。适应性免疫系统产生的受体能够识别特异性微生物并发生反应,即使对以前从未遭遇过的“入侵者”也一样。适应性免疫系统能够补充固有免疫系统不具备的免疫功能,清除固有免疫系统不能清除的一些特异性病原体。免疫系统运行的重要机制包括自己与非己区分机制、免疫应答机制、克隆选择机制。

(1)自己与非己区分机制。Carneiro和Stewart在1995年观察到免疫系统如何分辨自己与非己[4]。有学者认为[5]:免疫系统在本质上是为争取和谐,消除不和谐的实体。消除非己不是免疫系统的主要工作,它只是包括在主要工作(识别、定义、保持自己)中的次要工作、附属工作。

(2)免疫应答机制。免疫应答的阶段,生物机体接受抗原刺激(信号)后,免疫活性细胞对抗原的识别,自身的活化、增殖、分化以及产生免疫效应的过程,称为免疫应答[6],分为三个阶段:识别阶段、分化阶段、效应阶段。免疫应答具有特异性、放大性、记忆性等特性。特异性,表现在免疫应答信号(抗原)与应答产物(致敏淋巴细胞和抗体)之间发生特异性免疫应答。放大性,表现在免疫活性细胞的增殖与免疫效应的扩大。少数免疫活性细胞对抗原的应答可以引发多数细胞的反应。记忆性,表现为记忆细胞的存在,可对同一抗原的再刺激产生迅速而且增强的反应。

(3)克隆选择机制。Burnet于1959年提出克隆选择学说[7]。免疫细胞是经由随机形成的多样性的细胞克隆产生的,克隆产生的细胞与其亲代表达同一特异性受体。当受到抗原刺激时,细胞表面受体特异结合并识别抗原,导致细胞进行克隆扩增,产生大量后代细胞,合成并分泌大量相同的特异性抗体,也就是超变异。

9.2.2 人工免疫系统

人工免疫系统作为人工智能研究的一个新领域,也正是期望借鉴生物免疫系统的信息处理机理和功能,进一步丰富人工智能的研究手段;也可以说,生物免疫学的发展推动了人工智能的研究。显然,人工免疫系统对生物免疫系统机理的借鉴和功能的模仿是有侧重的,没有必要也不可能完全复制整个生物免疫系统。

人工免疫系统是从工程和科学角度研究免疫系统的机制和性质,找到解决工程和科学问题(包括医学问题)的新方法[8]。这一领域有多个名称:基于免疫的系统、免疫计算、计算免疫学等。因此,人工免疫系统在发展过程中有多个定义:人工免疫系统是遵循生物学范例——基于人类免疫系统原理的数据处理、分类、表示和推理策略系统[9];人工免疫系统是受生物免疫系统启发解决实际问题的智能方法;人工免疫系统是基于自然免疫系统方法的计算系统[10]。De Castro与Timmis在其人工免疫系统研究专著中给出定义:人工免疫系统是借鉴免疫系统机制和理论免疫学而发展的自适应系统[11]。国际上也有用免疫计算(immuno computing)来概括这一领域的思想[12]

计算免疫学是理论免疫学的重要分支。所谓计算免疫学(computing immunology)主要是利用微分方程、非线性理论、混沌理论、计算智能、计算机仿真等多种方法建立免疫系统模型,解释各种免疫现象的机制。计算免疫学是一个非常活跃的免疫学研究领域,对人工免疫系统也有启发性,其构建的许多免疫系统模型就是人工免疫系统的一种实现形式,只是具体目的有所不同。包括计算免疫学在内,在最近的十年中,免疫学已经发展出多个分支,比如复杂免疫学、免疫信息学、神经免疫学、免疫基因组学、免疫蛋白质组学、免疫芯片等。

免疫计算是受自然界的免疫系统灵感启发而来,用以解决计算机系统和网络的安全问题、异常检测问题、故障诊断问题和智能控制问题等,其基本思想包括自体/异体检测与识别、未知异体的学习与记忆、自组织系统的自动修复、并行计算与负载平衡、测不准的微观环境与整体的鲁棒性能等[13]

表9.1列出了用于解决工程问题的免疫系统重要特征。但许多免疫系统的特性只是隐喻使用,并没有真正在人工系统中得到实现。多数人工免疫系统只采用几个免疫学机制。随着人们对免疫系统的认识不断深入,会有更多的免疫机制得到整合与应用。

表9.1 免疫系统特性与描述

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈