Egyetlen vérvételből kiszűrhető, kit véd meg valóban az oltás, és kinél marad el a várt immunválasz. Az Arizonai Állami Egyetem kutatói mesterséges intelligencia segítségével azonosították azokat a vérben lévő antitestmintázatokat, amelyek még a vakcina beadása előtt előrejelzik a szervezet védekezőképességét.
A vakcinák évtizedek óta a fertőző betegségek elleni küzdelem leghatékonyabb eszközei, ám a védettség szintje egyénenként drasztikusan eltérhet. Bár két azonos korú és egészségi állapotú ember ugyanazt a védőoltást kapja meg, az egyikük szervezetében tartós és erős immunválasz alakul ki, míg a másiknál a védelem elmarad a várttól. A szakemberek régóta kutatják ennek a fiziológiai variabilitásnak az okait, ám a pontos mechanizmusok eddig rejtve maradtak a klinikai vizsgálatok előtt.
A vérben rejtőző antitestujjlenyomat árulkodik az immunrendszer állapotáról
Az Arizonai Állami Egyetem Biodesign Intézetének munkatársai Joshua LaBaer vezetésével több mint négyezer ember vérmintáját vizsgálták meg. A kutatócsoport 185 különböző antigén – köztük gyakori kórokozók, baktériumok és autoimmun folyamatokhoz kapcsolódó fehérjék – elleni antitest jelenlétét mérte fel a koronavírus elleni oltások beadása előtt és után.
A gyűjtött adatállományt mesterséges intelligencia segítségével elemezték, olyan komplex mintázatokat keresve, amelyeket a hagyományos statisztikai módszerekkel képtelenség lett volna kiszűrni. Az algoritmus sikeresen azonosította az úgynevezett immunkészültség biomarkereit. Kiderült, hogy a vérben korábban már jelen lévő antitestek összessége egyfajta egyedi molekuláris ujjlenyomatként működik, ami megmutatja, mennyire áll készen a szervezet egy újabb vakcina fogadására.
A váratlan eredmények rácáfoltak a hagyományos orvosi vélekedésekre
A vizsgálat legmeglepőbb tapasztalata a résztvevők immunválaszainak kiszámíthatatlansága volt a klasszikus kockázati kategóriák alapján. A klinikai gyakorlatban korábban abból a feltételezésből indultak ki, hogy a fiatal, teljesen egészséges egyének kivétel nélkül erős immunválaszt produkálnak, míg a legyengült immunrendszerű vagy krónikus betegségben szenvedő páciensek védekezése gyenge marad.
Az adatok elemzése során a kutatók felfedezték, hogy több egészséges alany szervezetében is meglepően gyenge antitesttermelődés indult meg az oltás után. Ezzel szemben egyes immunszupprimált, vagyis immunrendszert gátló terápiában részesülő betegek kifejezetten robusztus immunválaszt adtak. Ez a felismerés rávilágít arra, hogy a szervezet pillanatnyi immunkészültsége nem pusztán a korábbi kórtörténettől vagy a meglévő diagnózisoktól függ, hanem a keringő antitestek finom hálózatának pillanatnyi egyensúlyától.
Személyre szabott oltási stratégiák formálhatják át az orvosi gyakorlatot
A felfedezés alapvető változást hozhat abban, ahogyan az egészségügy a tömeges védőoltásokhoz viszonyul. Ahelyett, hogy minden ember számára azonos dózist és oltási rendet írnának elő, a jövőben a beadás előtt elvégzett célzott vérvizsgálat és az ahhoz kapcsolódó gépi elemzés határozhatja meg az optimális kezelést.
Azok a veszélyeztetett személyek, akiknél a mesterséges intelligencia gyenge válaszreakciót jósol előre, már az első szúrás előtt egyedi protokollban részesülhetnek. Ez jelentheti az adagolás módosítását, kiegészítő immunerősítő hatóanyagok alkalmazását vagy a gyakori emlékeztető oltások ütemezését. Ezzel párhuzamosan elkerülhetővé válik a felesleges ismétlő dózisok beadása azoknál a pácienseknél, akiknek a szervezete természetes módon is kiemelkedő immunkészültséggel rendelkezik.
Módszertan és az adatelemzés szerepe a megelőzésben
A kutatás eredményei a Cell Press Blue folyóiratban jelentek meg, és messze túlmutatnak a COVID-19 vakcinák körén. Az azonosított elv és az algoritmusok alkalmazhatók más fertőző betegségek, például az influenzavírus vagy a jövőben megjelenő új kórokozók elleni védekezésben is.
Az egyéni antitest-profilok pontos elemzése lehetővé teszi a megelőző orvoslás fejlődését, ahol a kezelések tervezése nem statisztikai átlagokon, hanem a páciens saját biológiai adatait feldolgozó mesterséges intelligencián alapul. Az egészségügyi rendszerek így lényegesen hatékonyabban oszthatják be az erőforrásokat, miközben a veszélyeztetett betegek személyre szabott védettséget kaphatnak a fertőzésekkel szemben.
