Un estudio revela que las experiencias previas del sistema inmunitario pueden predecir la respuesta a futuras vacunas

Un nuevo estudio dirigido por la Universidad Estatal de Arizona (EEUU) ha identificado biomarcadores que, analizados mediante inteligencia artificial, podrían permitir predecir qué personas responderán mejor a una vacuna incluso antes de recibirla.

En muestras de sangre de más de 4.000 personas, investigadores de la Universidad Estatal de Arizona y sus colegas midieron anticuerpos contra 185 antígenos, objetivos reconocidos por el sistema inmunitario, incluidos los de virus y bacterias comunes, así como objetivos asociados con enfermedades autoinmunes.

Posteriormente, utilizaron inteligencia artificial para analizar patrones en muestras recogidas antes y después de la vacunación contra la COVID-19, identificando perfiles de anticuerpos que ayudaron a distinguir a las personas que respondieron bien a la vacuna de las que respondieron débilmente.

Esta investigación, publicada en 'Cell Press Blue', abre un posible camino hacia estrategias de vacunación más personalizadas. "Nuestro estudio reveló que ciertos biomarcadores, al ser analizados con inteligencia artificial, pueden predecir quién tiene más probabilidades de responder bien a una vacuna, incluso antes de recibirla. Esto sugiere que algunas personas pueden estar mejor preparadas inmunológicamente que otras", afirma Joshua LaBaer, quien ha dirigido el estudio.

LOS ANTICUERPOS REVELAN LA PREPARACIÓN DEL SISTEMA INMUNITARIO

Por lo general, los científicos evalúan la respuesta a la vacuna después de la inyección, midiendo si el sistema inmunitario produjo anticuerpos contra el objetivo. En este caso, los investigadores plantearon si los patrones ya presentes en la sangre podrían predecir la respuesta antes de la vacunación.

La edad, el sexo, la genética, las enfermedades previas y las afecciones de salud subyacentes se han relacionado con la intensidad de la respuesta a las vacunas. Las personas con sistemas inmunitarios debilitados suelen tener un mayor riesgo de presentar respuestas más débiles. Sin embargo, incluso dentro de estos grupos, los resultados pueden variar considerablemente.

Este nuevo enfoque es uno de los primeros en utilizar una amplia 'huella dactilar' de anticuerpos previa a la vacunación para evaluar la preparación inmunitaria. A diferencia de algunos métodos de predicción que se basan en análisis genéticos, esta estrategia utiliza patrones de anticuerpos en la sangre, lo que podría facilitar su adaptación para uso clínico.

MÁS ALLÁ DE LAS CATEGORÍAS INMUNITARIAS

Para comprobar si esa huella de anticuerpos podría revelar la preparación para la vacuna, los investigadores analizaron las respuestas de anticuerpos a 185 antígenos. Entre ellos se encontraban el SARS-CoV-2, el virus que causa la COVID-19, otros virus y bacterias comunes, y objetivos asociados con enfermedades autoinmunes.

El estudio incluyó 8.687 muestras de 4.089 participantes, entre los que se encontraban voluntarios sanos y personas con afecciones o tratamientos relacionados con la inmunosupresión, como el VIH, el mieloma múltiple, las neoplasias malignas de órganos sólidos, las enfermedades autoinmunes, la enfermedad inflamatoria intestinal y los trasplantes de órganos sólidos.

Los investigadores descubrieron que varios grupos inmunodeprimidos tenían más probabilidades de presentar respuestas atenuadas a la vacunación contra la COVID-19. Sin embargo, estas categorías no eran predictores perfectos. Algunos participantes inmunodeprimidos mostraron respuestas fuertes, mientras que entre el 5 y el 6 por ciento de los participantes sanos presentaron respuestas débiles.

ANTICUERPOS CENTINELA

El estudio halló que niveles más altos de ciertos anticuerpos preexistentes, incluidos anticuerpos contra microbios comunes como 'Staphylococcus aureus', el VRS y el respirovirus, estaban asociados con respuestas más fuertes a la vacuna contra la COVID-19.

Los investigadores los describen como anticuerpos 'centinela' porque pueden indicar el nivel de preparación inmunitaria basal de una persona. No necesariamente combaten directamente el objetivo de la vacuna, sino que pueden reflejar la capacidad de respuesta de la rama del sistema inmunitario encargada de producir anticuerpos.

Los autores se preguntaron entonces si el perfil completo de anticuerpos, y no solo unos pocos marcadores individuales, podría ayudar a identificar a las personas con mayor probabilidad de tener una respuesta débil a las vacunas. Su modelo de aprendizaje profundo analizó patrones en todo el panel de anticuerpos, combinando numerosas mediciones en un perfil inmunitario más amplio.

ESTRATEGIAS DE VACUNACIÓN MÁS PERSONALIZADAS

El estudio resalta una fortaleza clave de la IA en la investigación sanitaria: su capacidad para encontrar patrones sutiles y predictivos en millones de datos biológicos que, de otro modo, permanecerían ocultos. Este enfoque sugiere que la preparación para la vacunación se puede comprender mejor analizando el sistema inmunitario en su conjunto, en lugar de centrarse únicamente en una enfermedad o un anticuerpo específico.

Los investigadores afirman que los hallazgos podrían tener implicaciones más allá de la COVID-19, si se validan en estudios adicionales y con otras vacunas. El análisis del perfil de anticuerpos centinela podría ayudar a orientar las pruebas y el desarrollo de vacunas, así como la atención clínica para las personas con riesgo de tener una respuesta inmunitaria débil.

Este enfoque podría ayudar a los médicos a identificar a los pacientes que necesitan dosis adicionales de la vacuna, un seguimiento más exhaustivo o medidas de protección alternativas. También podría ayudar a los investigadores a comprender mejor por qué algunas personas responden bien a la vacunación mientras que otras no.