O echipă de cercetători de la Arizona State University (ASU) a realizat un pas important în înțelegerea răspunsului imun la vaccinuri, demonstrând că profilul anticorpilor preexistenți din sânge poate anticipa eficiența imunizării. Acest studiu, publicat recent în revista „Cell Press Blue”, folosește tehnologii avansate de inteligență artificială (AI) pentru a descifra complexitatea reacției immune, deschizând noi perspective în domeniul vaccinologiei.
Fiecare individ răspunde diferit la vaccinuri, influențat de factori precum vârsta, sexul, istoricul medical și prezența afecțiunilor cronice sau tratamentelor imunosupresoare. În cadrul cercetării, care a implicat analiza a 8.687 de probe de sânge provenind de la 4.089 de persoane, s-a observat că anumite grupuri cu imunitate compromisă sunt mai predispuse la un răspuns scăzut la vaccinare. Totuși, nici sănătatea generală sau tratamentele nu reprezintă garante absolute ale reacției imune — un procent de 5-6% din participanții considerați sănătoși au manifestat un răspuns imun slab la vaccinul împotriva Covid-19.
Identificarea anticorpilor „santinelă” și rolul lor
Cercetătorii au evidențiat importanța unor anticorpi preexistenți care indică o pregătire sporită a sistemului imunitar. Aceste molecule, denumite „anticorpi santinelă”, sunt reactive la agenți patogeni obișnuiți, cum ar fi Staphylococcus aureus, virusul sincițial respirator (RSV) și respirovirusul uman 3. Nivelurile acestor anticorpi pot reflecta capacitatea unui organism de a dezvolta un răspuns imun eficient în urma vaccinării.
„Studiul nostru evidențiază faptul că anumiți biomarkeri, analizați prin inteligență artificială, pot prezice cine are mai multe șanse să dezvolte un răspuns robust la vaccin înainte chiar de administrarea acestuia”, a explicat dr. Joshua LaBaer, coordonatorul studiului și director al Biodesign Institute de la ASU, subliniind potențialul acestei tehnologii de a personaliza strategiile vaccinale.
Tehnologia și metodologia studiului
Experții au examinat anticorpii din probele sanguine la 185 de antigene, inclusiv patogeni relevanți pentru Covid-19, alți viruși și bacterii comune, precum și antigene legate de boli autoimune. Această abordare a permis crearea unui profil imun detaliat, care reflectă reacțiile sistemului imunitar la diverse infecții prealabile.
Para gestionarea cantității vaste de date, cercetătorii au aplicat un model de învățare profundă, o ramură avansată a inteligenței artificiale, capabilă să detecteze tipare subtile și complexe. Astfel, s-a reușit prezicerea indivizilor cu un potențial răspuns imun slab, pe baza întregului spectru al anticorpilor, nu doar a unor markeri izolați.
Consecințe pentru vaccinarea viitoare
Metoda dezvoltată nu este limitată doar la vaccinurile anti-Covid-19. Cu validarea suplimentară, aceasta ar putea fi aplicată și altor tipuri de vaccinuri, facilitând identificarea persoanelor care necesită doze suplimentare, monitorizare atentă sau măsuri speciale de protecție. Autorii studiului consideră că această tehnică poate deveni un instrument valoros în personalizarea imunizării, oferind o vedere amplă asupra stării sistemului imunitar prin analiza simultană a răspunsurilor anticorpilor la numeroase antigene.
Studiul, realizat în colaborare cu instituții americane de profil, reprezintă un pas esențial spre o abordare mai precisă și personalizată în vaccinologie, contribuind la optimizarea protecției împotriva bolilor infecțioase.
