MEMORIA INMUNITARIA
Una IA identifica biomarcadores que podrían predecir la respuesta a una vacuna antes de recibirla
La investigación de la Universidad Estatal de Arizona identifica biomarcadores que, analizados con inteligencia artificial, permiten predecir quién responderá mejor a una vacuna incluso antes de administrarla.
Los investigadores consideran que este hallazgo podría abrir el camino hacia estrategias de vacunación más personalizadas. Para llevar a cabo la investigación, científicos de la Universidad Estatal de Arizona y sus colaboradores analizaron muestras de sangre de más de 4.000 personas y midieron los anticuerpos presentes frente a 185 antígenos, objetivos reconocidos por el sistema inmunitario. Entre ellos se encontraban los relacionados con virus y bacterias comunes, así como otros asociados con enfermedades autoinmunes.
Los anticuerpos como indicador de preparación inmunitaria
Los investigadores utilizaron posteriormente inteligencia artificial para analizar los patrones presentes en las muestras recogidas antes y después de la vacunación contra la COVID-19. De este modo, identificaron determinados perfiles de anticuerpos que permitieron distinguir entre las personas que desarrollaron una respuesta fuerte a la vacuna y aquellas cuya respuesta fue más débil. La investigación, publicada en "Cell Press Blue", plantea así una posible vía para avanzar hacia estrategias de vacunación adaptadas a las características inmunológicas de cada persona. Habitualmente, los científicos analizan la respuesta de una persona después de administrarle una vacuna, comprobando si su sistema inmunitario ha generado anticuerpos frente al objetivo de la vacunación. En este trabajo, sin embargo, los investigadores se plantearon si los patrones de anticuerpos que ya están presentes en la sangre podían aportar información sobre la respuesta que se produciría posteriormente.
La intensidad de la respuesta a las vacunas se ha relacionado con factores como la edad, el sexo, la genética, las enfermedades previas y determinadas condiciones de salud. Las personas con sistemas inmunitarios debilitados presentan, además, un mayor riesgo de desarrollar respuestas más débiles. No obstante, los resultados pueden variar incluso entre personas pertenecientes a estos mismos grupos. El nuevo enfoque se encuentra entre los primeros en utilizar una amplia "huella dactilar" de anticuerpos previa a la vacunación para evaluar el grado de preparación inmunitaria. Frente a determinados métodos predictivos basados en análisis genéticos, esta estrategia utiliza los patrones de anticuerpos presentes en la sangre, lo que podría facilitar su adaptación a un posible uso clínico. En total, el estudio analizó 8.687 muestras procedentes de 4.089 participantes. Entre ellos había tanto voluntarios sanos como personas con afecciones o tratamientos relacionados con la inmunosupresión, incluidos participantes con VIH, mieloma múltiple, neoplasias malignas de órganos sólidos, enfermedades autoinmunes, enfermedad inflamatoria intestinal y trasplantes de órganos sólidos.
Anticuerpos que actúan como "centinelas"
Los resultados mostraron que varios grupos de personas inmunodeprimidas presentaban una mayor probabilidad de desarrollar respuestas atenuadas a la vacunación contra la COVID-19. Sin embargo, estas categorías no permitían predecir completamente la respuesta individual. Algunos participantes inmunodeprimidos desarrollaron respuestas fuertes, mientras que entre el 5% y el 6% de las personas sanas presentaron respuestas débiles. La investigación también permitió identificar determinados anticuerpos preexistentes asociados con una respuesta más fuerte a la vacuna contra la COVID-19. Entre ellos se encontraban anticuerpos dirigidos contra microbios comunes como "Staphylococcus aureus", el VRS y el respirovirus. Los investigadores denominan a estos anticuerpos "centinela", ya que pueden funcionar como indicadores del nivel de preparación inmunitaria basal de una persona. Según el estudio, no necesariamente actúan directamente contra el objetivo de la vacuna, sino que pueden reflejar la capacidad de respuesta de la parte del sistema inmunitario encargada de producir anticuerpos.
A partir de estos resultados, los autores analizaron si podía resultar más útil estudiar el perfil completo de anticuerpos que centrarse únicamente en algunos marcadores individuales. Para ello, desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo capaz de analizar los patrones presentes en todo el panel de anticuerpos y combinar numerosas mediciones en un perfil inmunitario más amplio. Los investigadores consideran que estos hallazgos podrían tener aplicaciones que vayan más allá de la vacunación contra la COVID-19, aunque para ello será necesario validarlos mediante estudios adicionales y con otras vacunas. En este sentido, el enfoque podría ayudar a identificar a pacientes que necesiten dosis adicionales de una vacuna, un seguimiento más exhaustivo o medidas de protección alternativas. Al mismo tiempo, podría proporcionar nuevas herramientas para estudiar por qué algunas personas responden de manera eficaz a la vacunación mientras que otras presentan una respuesta más limitada.