Sztuczna inteligencja przewidzi reakcję na szczepionkę przed jej podaniem

Zespół naukowców z Arizona State University pod kierownictwem prof. Joshuy LaBaera wykazał, że analiza profili przeciwciał we krwi za pomocą sztucznej inteligencji pozwala prognozować siłę reakcji na szczepionkę przeciw COVID-19 jeszcze przed jej podaniem. Wyniki analiz ukazały się w sierpniu 2024 roku w czasopiśmie „Cell Reports Medicine”.

Naukowcy objęli badaniem kohortę 4085 uczestników. W grupie tej znaleźli się zarówno ludzie zdrowi, jak i pacjenci z obniżoną odpornością – m.in. z wirusem HIV, nowotworami narządów litych oraz po przeszczepach. Algorytmy uczenia maszynowego wykazały, że stan kliniczny pacjenta nie przesądza o sile odpowiedzi immunologicznej. Około 5–6 proc. zdrowych osób zareagowało na szczepionkę słabo, podczas gdy część pacjentów z grup ryzyka wykazała silną reakcję odpornościową.

Rola przeciwciał strażniczych

Prognozy modelu sztucznej inteligencji opierały się na analizie ogólnej odpowiedzi humoralnej, czyli przeciwciał IgG oraz IgA. Narzędzie okazało się najskuteczniejsze w odniesieniu do szczepionek mRNA firm Pfizer-BioNTech i Moderna, które stanowiły większość analizowanych próbek. Badacze zaobserwowali, że wyższy poziom przeciwciał przeciwko powszechnym patogenom (takim jak gronkowiec złocisty czy wirus RSV) przed szczepieniem silnie korelował z późniejszą, wyższą skutecznością szczepionki przeciw COVID-19. Te tak zwane przeciwciała strażnicze odzwierciedlają gotowość układu immunologicznego.

Wyzwania i ograniczenia wdrożenia

Praca ta wpisuje się w rozwój tzw. wakcynologii systemowej, która dąży do personalizacji szczepień i odejścia od schematycznego podejścia do wszystkich pacjentów. Badacze przeprowadzili profilowanie 185 antygenów za pomocą laboratoryjnej technologii mikromacierzy białkowych NAPPA. Wysoki koszt tej metody, sięgający setek dolarów za próbkę, uniemożliwia obecnie jej wykorzystanie w masowych badaniach przesiewowych. Rozwiązanie to ma uzasadnienie ekonomiczne wyłącznie jako diagnostyka towarzysząca dla pacjentów z grup najwyższego ryzyka przed wdrożeniem kosztownego leczenia lub immunoterapii.

Brak gotowych procedur medycznych oraz margines błędu w prognozach uniemożliwiają obecnie wdrożenie tej metody w praktyce klinicznej. Badanie oceniało wyłącznie odporność humoralną, pomijając rolę limfocytów T. Ponadto autorzy publikacji posiadają patenty powiązane z technologią NAPPA, co oznacza bezpośredni interes komercyjny w promowaniu tego rozwiązania. Dodatkowe ryzyko zakłócenia wyników stwarza odporność hybrydowa – badacze nie kontrolowali bowiem historii bezobjawowych zakażeń SARS-CoV-2 u uczestników.