Un equipo científico de la Universidad Estatal de Arizona (ASU) utilizó inteligencia artificial (IA) para identificar patrones de anticuerpos que podrían ayudar a predecir, antes de la vacunación, qué tan fuerte será la respuesta inmunitaria de una persona.La investigación analizó 8.687 muestras de sangre correspondientes a 4.089 participantes y midió anticuerpos capaces de reconocer 185 antígenos, entre ellos virus y bacterias comunes y elementos relacionados con enfermedades autoinmunes.Los investigadores compararon los perfiles inmunitarios obtenidos antes y después de la vacunación contra la covid-19 para determinar si las características presentes previamente en la sangre podían anticipar una respuesta fuerte o débil.PublicidadEl estudio, dirigido por Joshua LaBaer, de la ASU, encontró determinados anticuerpos presentes antes de la vacunación que se asociaron con una mayor respuesta posterior. Entre ellos figuraron anticuerpos contra Staphylococcus aureus, el virus sincitial respiratorio y el respirovirus humano tipo 3.Los científicos denominaron a estos anticuerpos “centinelas”, ya que podrían funcionar como indicadores de la preparación general del sistema inmunitario. Su presencia no significa necesariamente que actúen directamente contra el objetivo de la vacuna.El análisis también incluyó a personas sanas y a participantes con condiciones asociadas a inmunosupresión, como VIH, cáncer, enfermedades autoinmunes y trasplantes. Aunque algunos grupos inmunodeprimidos presentaron respuestas más débiles, esta clasificación por sí sola no permitió predecir con precisión la respuesta individual.PublicidadPublicidadDe hecho, algunos participantes con sistemas inmunitarios debilitados respondieron con fuerza a la vacuna, mientras que entre 5% y 6% de las personas consideradas sanas tuvieron respuestas débiles.Para buscar patrones más complejos, el equipo empleó un modelo de aprendizaje profundo capaz de analizar simultáneamente numerosas mediciones de anticuerpos. El objetivo fue determinar si el perfil inmunitario completo ofrecía más información que un único biomarcador.Los resultados sugieren que la respuesta a una vacuna podría depender de un estado inmunitario previo más complejo de lo que reflejan factores como la edad, el sexo, la genética o el estado general de salud.Los autores consideran que, si los resultados son confirmados en futuras investigaciones y se extienden a otras vacunas, este enfoque podría contribuir al desarrollo de estrategias de vacunación más personalizadas, como identificar a personas que podrían requerir seguimiento adicional o dosis de refuerzo. “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”, afirmó LaBaer. “Esto sugiere que algunas personas pueden estar mejor preparadas inmunológicamente que otras”, agregó. (I)