なぜ免疫系はウイルスを排除して食べ物を排除しないのか？～予測符号化に基づく免疫記憶のアップデート～

　本田直樹 広島大学教授（兼任：京都大学生命科学研究科特命教授、自然科学研究機構客員教授）、吉戸香奈 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し、適切な強さの応答を誘導しているのかは免疫学における大きな謎でした。本研究では、「予測符号化」という機械学習の概念に基づき、「免疫系が抗原のリスクを予測し、その予測と実際の観測との誤差に基づいて免疫記憶がアップデートされる」という新しい仮説を提唱しました。この仮説に基づく数理モデルにより、抗原の量やそれが入ってくる速度に応じて免疫応答の強さが決まることを示しました。また、花粉症などのアレルギーの発症や、アレルゲン免疫療法（舌下免疫療法など）の効果を再現し、本モデルの妥当性を示しました。本研究で提唱されたモデルは、「抗原に応じた免疫応答の誘導メカニズム」という免疫学における根本的な謎の解明に貢献することが期待されます。また、アレルギーや腸炎などの免疫系の誤作動によって引き起こされる疾患の、数理モデルを用いた統一的理解に発展することが期待されます。

　本研究成果は、2022年12月7日に、「iScience誌」に掲載されました。