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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter Oldenbourg February 8, 2013

Search and Learning in the Immune System: Models of Immune Surveillance and Negative Selection

Suche und Lernen im Immunsystem: Modelle der Immunüberwachung und der Negativauslese
  • Johannes Textor

Abstract

To protect our bodies against malicious antigens, our immune system needs to solve several difficult information processing problems. We propose algorithmic models of how the immune system finds intruding antigen as quickly and robustly as possible (a search problem) and how it reliably distinguishes proteins of foreign origin from normal host proteins (a classification problem). The analysis of these models provides novel qualitative and quantitative insights into the workings of the immune system, and yields predictions that can be tested experimentally.

Zusammenfassung

Um unseren Körper vor bösartigen Eindringlingen zu schützen, muss unser Immunsystem mehrere schwierige Informationsverarbeitungsprobleme lösen. Wir schlagen algorithmische Modelle für zwei dieser Probleme vor: Wie kann eindringendes Antigen so schnell und robust wie möglich gefunden werden (ein Suchproblem), und wie kann es zuverlässig von normalen Bestandteilen des Wirts unterschieden werden (ein Klassifikationsproblem)? Durch Analyse dieser Modelle erhalten wir neue qualitative und quantitative Erkenntnisse über die Funktion des Immunsystems und experimentell testbare Implikationen.


* Correspondence address: Universiteit Utrecht, Padualaan 8, Utrecht, Niederlande,

Published Online: 2013-02-08
Published in Print: 2013-02

© by Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München, Germany

Downloaded on 29.3.2024 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1524/itit.2013.0005/html
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