Cum ghicim eficiența unui vaccin? Un nou studiu arată că profilul anticorpilor din sânge, analizați cu ajutorul Inteligenței Artificiale, poate prevedea răspunsul imun
Deși vaccinurile protejează eficient milioane de oameni împotriva formelor grave de boală, organismul nu reacționează niciodată la fel. Vârsta, genul, genetica sau diverse afecțiuni medicale influențează direct acest răspuns, însă un nou studiu condus de cercetătorii de la Arizona State University (ASU) arată că secretul eficienței s-ar putea ascunde în istoricul imunitar al fiecăruia, măsurabil chiar înainte de vaccinare.
Ce au descoperit cercetătorii? Anticorpii „santinelă”
Studiul, publicat în revista Cell Press Blue, a analizat 8.687 de probe de sânge provenite de la 4.089 de participanți (atât voluntari sănătoși, cât și persoane cu imunosupresie cauzată de HIV, cancer, boli autoimune, afecțiuni inflamatorii sau transplanturi de organe) înainte și după vaccinarea împotriva COVID-19.
Folosind tehnologii avansate, oamenii de știință au măsurat nivelul anticorpilor îndreptați împotriva a 185 de antigene (inclusiv SARS-CoV-2, bacterii și virusuri comune precum cel sincițial respirator sau stafilococi). Rezultatele au scos la iveală concluzii surprinzătoare:
- Imunitatea nu depinde doar de diagnosticul clinic: Încadrarea unei persoane într-o categorie medicală cu risc (cum ar fi imunosupresia) nu este suficientă pentru a prezice cu exactitate cum va reacționa. Unii pacienți imunodeprimați au avut un răspuns puternic, în timp ce aproximativ 5-6% dintre persoanele complet sănătoase au înregistrat un răspuns slab la vaccin.
- Rolul anticorpilor „santinelă”: S-a observat că nivelurile mai ridicate ale unor anticorpi preexistenți (de la infecții anterioare cu diverse patogene) sunt asociate cu un răspuns mai puternic la vaccin. Aceștia funcționează ca un fel de „santinele”, arătând cât de pregătit este sistemul imunitar să riposteze la o nouă stimulare, chiar dacă nu țintesc direct virusul vizat de vaccin.
Rolul Inteligenței Artificiale în predicția imunității
Pentru a procesa un volum atât de mare de date complexe, echipa de cercetare a folosit modele de învățare profundă (deep learning). Prin combinarea întregului profil de anticorpi într-un tablou imunitar amplu, sistemul de IA a reușit să identifice tipare precise care indică ce persoane au o probabilitate mare de a răspunde slab la imunizare.
„Studiul nostru a arătat că anumiți biomarkeri, atunci când sunt analizați cu ajutorul AI, pot anticipa cine are șanse să răspundă bine la un vaccin, chiar înainte de administrarea acestuia”, a explicat dr. Joshua LaBaer, coordonatorul studiului și director executiv al Biodesign Institute din cadrul ASU.
Ce urmează pentru viitorul medicinei preventive
Această nouă abordare – bazată pe profilul anticorpilor din sânge și nu pe analize genetice costisitoare – ar putea fi mult mai ușor de adaptat pentru utilizarea clinică curentă.
Dacă rezultatele vor fi validate și extinse prin studii suplimentare și pentru alte tipuri de vaccinuri, medicii ar putea folosi în viitor această metodă pentru:
- Identificarea timpurie a persoanelor cu risc de răspuns imun redus.
- Stabilirea unor scheme personalizate de vaccinare (cum ar fi necesitatea unor doze suplimentare).
- O monitorizare medicală mult mai atentă a categoriilor vulnerabile.
Mai multe ştiri pe republikanews.ro
