本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。
原文連結
論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #1661
- 日期：2026-03-18
摘要
新生兒生命期間免疫系統的發育涉及不同克隆之間的強烈選擇過程。免疫系統在遺傳上能夠產生比實際庫中表現的更多樣化的淋巴細胞受體。透過模型，我們研究了免疫網路在生命早期進行功能選擇的假設。我們開發了一個模型網絡，其中可能有數百個 B 細胞克隆在刺激後增殖並產生抗體。刺激被視為透過受體交聯發生，並透過對數鐘形劑量反應函數進行建模。透過分泌遊離抗體，如果 B 細胞克隆的受體形狀互補，則它們可以相互刺激。受體形狀被建模為二進位字串，並透過字串匹配演算法評估互補性。我們模型的動態行為通常是振盪的，並且對於某些參數來說是混沌的。對於兩個互補的 B 細胞克隆，混沌吸引子與洛倫茲吸引子有許多共同的特徵。我們建模的網路沒有預定的大小或拓撲。相反，我們將骨髓建模為產生新克隆的來源。這些新的克隆可以融入網路或保持隔離，模仿免疫系統的非網路部分。如果克隆無法擴展，則會從網路中刪除。我們研究網路的屬性作為「$P(match)$」的函數，即兩個隨機選擇的免疫球蛋白具有互補形狀的機率。隨著模型網路的發展，它們發展了許多自我監管功能。最重要的是，網路達到特定的平衡大小並產生特徵量的「天然」抗體。由於即使骨髓不斷提供新的克隆，網路也達到漸近大小，因此克隆必須競爭在網路中的存在，即發生庫選擇。由具有多反應性受體的細胞組成的網絡仍然很小，而由具有特定受體的細胞組成的網絡則變得更大。我們發現網路中克隆的數量 $n$ 與 $P(match)$ 之間存在反比關係，且 $n$ 和 $M$ （骨髓中產生新克隆的速率）之間存在線性關係。我們提出了一個簡單的網路中克隆數量的現象學模型，該模型解釋了 $n$ 和 $P(match)$ 之間的反比關係，並且可以解釋 $n$ 和 $M$ 之間的關係。此外，現象學模型顯示存在兩種性質不同的網絡平衡。給定克隆與之交互的克隆數量，即其“連接性”，是這些網路的另一個新興屬性。在個體發育早期，在網路達到平衡大小之前，連結性可能會變得非常高。然而，在幾個月內，網路就達到了一定程度的連接性，幾乎不依賴受體的匹配機率。這些網路似乎會根據特異性進行選擇：平均連接性始終低於預期，並且選擇過程傾向於添加新的特定克隆，而不是維持已建立的多反應性克隆。我們討論特異性的“主導地位”，以及連接性低於預期的事實，因為克隆往往佔據形狀空間中的相似區域。溶液中的抗體通過形成獨特型複合物而從系統中去除的速率，以及確定抑制開始的劑量反應曲線中的參數，被證明是該模型最關鍵的參數。總而言之，我們展示了免疫網路如何從骨髓看似無限的新奇來源中選擇有限的實際庫。