L'Università di Cambridge e la startup DIOSynVax hanno annunciato i risultati del primo studio clinico sull'uomo di una nuova tecnologia vaccinale che punta a superare uno dei principali limiti degli attuali vaccini: la necessità di essere aggiornati continuamente per inseguire l'evoluzione dei virus.
Il candidato vaccinale, sviluppato attraverso simulazioni computazionali e algoritmi di machine learning, è stato testato su 39 volontari sani e ha dimostrato un profilo di sicurezza favorevole, senza effetti collaterali significativi. Lo studio rappresenta un passaggio importante perché si tratta del primo vaccino il cui componente attivo è stato progettato interamente mediante simulazioni al computer prima di essere valutato nell'uomo.
L'obiettivo della ricerca è la realizzazione di vaccini cosiddetti "universali", capaci di fornire una protezione estesa non soltanto contro le varianti già note di un virus, ma anche contro ceppi correlati che potrebbero emergere in futuro. Nel caso specifico, il trial ha riguardato un vaccino rivolto ai Sarbecovirus, il sottogruppo di coronavirus che comprende SARS-CoV-2, responsabile della pandemia di COVID-19, e il virus della SARS del 2003.
Per progettare il vaccino, i ricercatori hanno analizzato l'intero patrimonio di sequenze genetiche disponibili dei Sarbecovirus raccolte dai programmi di sorveglianza internazionali. Attraverso tecniche di apprendimento automatico è stato quindi creato un "super-antigene", una struttura sintetica che incorpora le caratteristiche immunologiche condivise dall'intera famiglia virale. L'idea è quella di addestrare il sistema immunitario a riconoscere elementi comuni a numerosi virus correlati, riducendo l'impatto delle mutazioni che normalmente rendono meno efficaci i vaccini convenzionali.
