Η δυνατότητα να γνωρίζουν οι γιατροί πριν από έναν εμβολιασμό πόσο αποτελεσματικά είναι πιθανό να αντιδράσει το ανοσοποιητικό σύστημα ενός ανθρώπου έρχεται πιο κοντά, χάρη στην αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης. Νέα ερευνητικά δεδομένα δείχνουν ότι συγκεκριμένοι συνδυασμοί αντισωμάτων που κυκλοφορούν ήδη στο αίμα μπορούν να λειτουργήσουν ως ένα είδος «ανοσολογικού αποτυπώματος», αποκαλύπτοντας την ετοιμότητα του οργανισμού να ανταποκριθεί σε ένα εμβόλιο.
Η προσέγγιση βασίζεται στην ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης (AI) να εξετάζει ταυτόχρονα μεγάλο αριθμό ανοσολογικών παραμέτρων και να αναγνωρίζει μοτίβα που δύσκολα θα μπορούσαν να γίνουν αντιληπτά με τις συμβατικές μεθόδους ανάλυσης.
Στο πλαίσιο της έρευνας εξετάστηκαν περισσότερα από 8.600 δείγματα αίματος από 4.089 ανθρώπους, με τους επιστήμονες να αναζητούν αντισώματα ικανά να αναγνωρίζουν συνολικά 185 διαφορετικά αντιγόνα. Το υλικό προερχόταν τόσο από υγιείς εθελοντές όσο και από ανθρώπους με διαφορετικές καταστάσεις υγείας, επιτρέποντας τη σύγκριση διαφορετικών ανοσολογικών προφίλ.
Τα μοντέλα AI ανέλυσαν τα χαρακτηριστικά του ανοσοποιητικού συστήματος που καταγράφονταν πριν και μετά τον εμβολιασμό κατά της COVID-19. Από τη σύγκριση προέκυψαν συγκεκριμένες «υπογραφές» αντισωμάτων, οι οποίες εμφάνιζαν συσχέτιση είτε με ισχυρότερη είτε με ασθενέστερη ανοσολογική απόκριση.
Τα αντισώματα που λειτουργούν ως «φρουροί»
Ιδιαίτερη σημασία είχαν ορισμένα αντισώματα που βρίσκονταν στο αίμα των συμμετεχόντων πριν ακόμη πραγματοποιηθεί ο εμβολιασμός. Αυτά ενδέχεται να προσφέρουν πολύτιμες πληροφορίες για την κατάσταση στην οποία βρίσκεται συνολικά το ανοσοποιητικό σύστημα ενός ανθρώπου.
Υψηλότερες συγκεντρώσεις αντισωμάτων έναντι μικροοργανισμών και ιών όπως ο Staphylococcus aureus, ο RSV και ο ανθρώπινος respirovirus 3 συσχετίστηκαν με καλύτερη μετέπειτα απόκριση στο εμβόλιο.
Τα συγκεκριμένα αντισώματα περιγράφονται ως «sentinel», δηλαδή αντισώματα-φρουροί, επειδή θα μπορούσαν να λειτουργούν ως δείκτες της γενικότερης ανοσολογικής ετοιμότητας. Αυτό δεν σημαίνει ότι καταπολεμούν άμεσα τον στόχο του εκάστοτε εμβολίου. Η παρουσία τους, όμως, μπορεί να αποτελεί ένδειξη για το πόσο αποτελεσματικά είναι προετοιμασμένος ο οργανισμός να κινητοποιήσει τις άμυνές του όταν δεχθεί το κατάλληλο ερέθισμα.
Με άλλα λόγια, αντί να εξετάζεται αποκλειστικά η παρουσία ενός συγκεκριμένου αντισώματος, μπορεί να αποκτά μεγαλύτερη σημασία η συνολική εικόνα του ανοσολογικού συστήματος και οι αλληλεπιδράσεις μεταξύ διαφορετικών σημάτων.
Γιατί το «υγιής ή ανοσοκατεσταλμένος» δεν αρκεί
Η αποτελεσματικότητα ενός εμβολίου δεν είναι ίδια για όλους. Παράγοντες όπως η ηλικία, το φύλο, η γενετική προδιάθεση, προηγούμενες λοιμώξεις και διάφορες παθήσεις μπορούν να επηρεάσουν τον τρόπο με τον οποίο αντιδρά ο οργανισμός.
Ωστόσο, τα αποτελέσματα δείχνουν ότι ο απλός διαχωρισμός των ανθρώπων σε «υγιείς» και «ανοσοκατεσταλμένους» δεν επαρκεί για να προβλεφθεί με ακρίβεια η ανοσολογική τους απόκριση.
Χαρακτηριστικό είναι ότι ορισμένοι άνθρωποι με εξασθενημένο ανοσοποιητικό σύστημα κατάφεραν να αναπτύξουν ισχυρή αντίδραση μετά τον εμβολιασμό. Την ίδια στιγμή, περίπου 5%-6% των υγιών συμμετεχόντων παρουσίασαν συγκριτικά ασθενέστερη απόκριση.
Η διαπίστωση αυτή αναδεικνύει πόσο σύνθετος είναι ο μηχανισμός της ανοσίας και γιατί γενικές κατηγοριοποιήσεις με βάση μόνο την κατάσταση υγείας δεν μπορούν πάντα να αποτυπώσουν τις πραγματικές δυνατότητες του οργανισμού.
Η AI «διαβάζει» ολόκληρο το ανοσολογικό αποτύπωμα
Για να αποκαλυφθούν οι πιο σύνθετες σχέσεις μεταξύ των διαφορετικών αντισωμάτων, χρησιμοποιήθηκε μοντέλο βαθιάς μάθησης, το οποίο είχε τη δυνατότητα να επεξεργάζεται μεγάλο αριθμό παραμέτρων ταυτόχρονα.
Σε αντίθεση με μια προσέγγιση που επικεντρώνεται σε έναν μόνο βιοδείκτη, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναζητήσει συνδυασμούς και επαναλαμβανόμενα μοτίβα ανάμεσα σε δεκάδες ανοσολογικά σήματα. Έτσι, δημιουργείται μια πολύ πιο ολοκληρωμένη εικόνα για την κατάσταση του ανοσοποιητικού συστήματος πριν αυτό κληθεί να αντιδράσει σε ένα εμβόλιο.
Τα ευρήματα ενισχύουν την εκτίμηση ότι η λεγόμενη «ανοσολογική ετοιμότητα» δεν εξαρτάται απαραίτητα από έναν μοναδικό παράγοντα. Αντίθετα, ενδέχεται να αποτυπώνεται μέσα από ένα περίπλοκο σύνολο αντισωμάτων και άλλων σημάτων που υπάρχουν ήδη στο αίμα.
Η τεχνητή νοημοσύνη αποκτά ιδιαίτερη σημασία ακριβώς σε αυτό το σημείο, καθώς μπορεί να επεξεργαστεί μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να αναζητήσει σχέσεις που διαφορετικά θα ήταν δύσκολο να απομονωθούν.
Προς περισσότερο εξατομικευμένους εμβολιασμούς
Η συγκεκριμένη τεχνολογία βρίσκεται ακόμη σε ερευνητικό στάδιο και τα αποτελέσματα θα πρέπει να επιβεβαιωθούν σε μεγαλύτερες μελέτες και σε διαφορετικά εμβόλια προτού μπορούν να αξιοποιηθούν ευρύτερα στην κλινική πράξη.
Εφόσον, όμως, η προσέγγιση επιβεβαιωθεί, θα μπορούσε μελλοντικά να προσφέρει ένα νέο εργαλείο για την εξατομίκευση των εμβολιαστικών στρατηγικών. Μια εξέταση αίματος πριν από τον εμβολιασμό θα μπορούσε, για παράδειγμα, να βοηθήσει στην εκτίμηση του κατά πόσο ένας άνθρωπος είναι πιθανό να αναπτύξει ισχυρή ανοσολογική απόκριση.
Σε βάθος χρόνου, μια τέτοια δυνατότητα θα μπορούσε να διευκολύνει τον εντοπισμό ανθρώπων που ενδέχεται να χρειάζονται πρόσθετες δόσεις, στενότερη παρακολούθηση ή διαφορετικό σχήμα προστασίας.
Η προοπτική δεν αφορά επομένως την αντικατάσταση της ιατρικής αξιολόγησης από έναν αλγόριθμο, αλλά την προσθήκη ενός νέου επιπέδου πληροφορίας. Η AI θα μπορούσε να μετατρέψει το πολύπλοκο σύνολο των αντισωμάτων που κυκλοφορούν στο αίμα σε έναν πιο λεπτομερή χάρτη της ανοσολογικής κατάστασης, συμβάλλοντας στην προσπάθεια για περισσότερο στοχευμένη και εξατομικευμένη πρόληψη.
Διαβάστε ακόμη
Η αγορά ζητά ελέγχους στην ψηφιακή αγορά
Παναγιώτης Γαβριηλίδης: Γιατί η COSMOTE γίνεται Telekom
Γιατί οι τιμές που τελειώνουν σε 9 επηρεάζουν τις αγορές μας
Για όλες τις υπόλοιπες ειδήσεις της επικαιρότητας μπορείτε να επισκεφθείτε το Πρώτο ΘΕΜΑ