Un equip de la Universitat Estatal d'Arizona (EEUU) ha localitzat una sèrie de biomarcadors que, analitzats amb eines d'intel·ligència artificial, podrien servir per anticipar quins individus reaccionaran millor a una vacuna fins i tot abans de rebre-la.
En aquest projecte, els científics de la Universitat Estatal d'Arizona i col·laboradors van estudiar mostres de sang de més de 4.000 persones, mesurant anticossos davant de 185 antígens, és a dir, dianes reconegudes pel sistema immunitari. Entre elles figuraven virus i bacteris habituals, així com objectius vinculats a trastorns autoimmunes.
A continuació, van recórrer a algoritmes d'intel·ligència artificial per examinar els patrons presents en les mostres preses abans i després de la vacunació davant de la COVID-19, identificant combinacions d'anticossos capaces de diferenciar qui desenvolupava una resposta robusta de qui mostrava una reacció més limitada.
Els resultats, difosos en "Cell Press Blue", apunten a noves possibilitats per dissenyar programes de vacunació més adaptats a cada persona. "El nostre estudi va revelar que certs biomarcadors, en ser analitzats amb intel·ligència artificial, poden predir qui té més probabilitats de respondre bé a una vacuna, fins i tot abans de rebre-la. Això suggereix que algunes persones poden estar millor preparades immunològicament que altres", explica Joshua LaBaer, responsable principal del treball.
Els anticossos com a indicador de l'estat immunitari
Normalment, l'eficàcia d'una vacuna es comprova després de l'administració, mesurant si l'organisme ha generat anticossos davant del patogen diana. En aquesta ocasió, els investigadors es van plantejar si els patrons d'anticossos ja presents a la sang podrien anticipar la resposta abans de la injecció.
Factors com l'edat, el sexe, la càrrega genètica, l'historial de malalties i altres patologies de base s'han vinculat amb la intensitat de la resposta vacunal. Les persones amb el sistema immunitari compromès solen presentar un major risc de respostes insuficients, encara que fins i tot dins d'aquests grups la variabilitat és notable.
L'enfocament descrit en aquest treball es troba entre els primers que empra una àmplia "empremta dactilar" d'anticossos prèvia a la vacunació per mesurar el grau de preparació immunitària. A diferència d'altres mètodes de predicció centrats en l'anàlisi genètic, aquesta estratègia es basa en els patrons d'anticossos circulants, la qual cosa podria facilitar el seu trasllat a la pràctica clínica.
Més enllà de les etiquetes de risc immunitari
Per avaluar si aquesta empremta d'anticossos era capaç de reflectir la preparació davant la vacuna, l'equip va analitzar les respostes a 185 antígens. Entre ells s'incloïen el SARS-CoV-2, responsable de la COVID-19, diferents virus i bacteris freqüents, a més de dianes relacionades amb dolències autoimmunes.
En total es van estudiar 8.687 mostres procedents de 4.089 participants, que abarcaven tant voluntaris sans com persones amb malalties o tractaments associats a immunosupressió, com el VIH, el mieloma múltiple, tumors sòlids, patologies autoimmunes, malaltia inflamatòria intestinal i receptors de trasplantaments d'òrgans sòlids.
L'anàlisi va mostrar que diversos col·lectius immunodeprimits tenien una major probabilitat de mostrar respostes reduïdes a la vacunació davant la COVID-19. No obstant això, aquestes categories clíniques no van resultar ser predictors exactes: alguns pacients immunodeprimits van desenvolupar respostes potents, mentre que entre el 5 i el 6 per cent dels participants sans van presentar respostes febles.
Anticossos centinela que marquen la diferència
Els autors van observar que concentracions més elevades de determinats anticossos preexistents, incloent aquells dirigits contra microorganismes habituals com "Staphylococcus aureus", el VRS i el respirovirus, s'associaven amb una millor resposta a la vacuna contra la COVID-19.
Aquests anticossos es descriuen com a "centinela", ja que reflectirien el nivell de preparació immunitària de base de cada individu. No han de atacar directament al patogen davant el qual es vacuna, però sí semblen indicar la capacitat de reacció de la branca del sistema immunitari encarregada de produir anticossos.
A partir d'aquí, els investigadors es van plantejar si el conjunt complet d'anticossos, i no només uns pocs marcadors aïllats, podria servir per detectar les persones amb major risc de respondre de manera insuficient a les vacunes. Per a això, el seu model d'aprenentatge profund va examinar patrons en tot el panell d'anticossos, integrant múltiples mesures en un perfil immunitari global.
Cap a campanyes de vacunació més personalitzades
El treball posa de relleu una de les grans avantatges de la IA aplicada a la biomedicina: la seva capacitat per descobrir patrons subtils i amb valor predictiu dins d' enormes volums de dades biològiques que d'altra manera passarien desapercebuts. Aquest plantejament suggereix que la preparació per a la vacunació s'entén millor analitzant el sistema immunitari com un tot, en lloc de fixar-se únicament en una malaltia concreta o en un anticòs específic.
Segons els autors, les conclusions podrien estendre's més enllà de la COVID-19 si es confirmen en investigacions addicionals i amb altres tipus de vacunes. L'estudi del perfil d'anticossos centinela podria orientar el desenvolupament i l'avaluació de noves vacunes, així com l'atenció clínica de persones amb risc de presentar respostes immunitàries insuficients.
Aquest tipus d'eines permetria als professionals sanitaris identificar els pacients que podrien requerir dosis addicionals, un seguiment més estret o mesures de protecció alternatives. Al mateix temps, ajudaria a aclarir per què algunes persones responen molt bé a la vacunació mentre que altres gairebé no generen protecció.