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MADRID, 20 ago. (EUROPA PRESS) -
Um novo estudo liderado pela Universidade Estadual do Arizona (EUA) identificou biomarcadores que, quando analisados por meio de inteligência artificial, poderiam permitir prever quais pessoas terão melhor resposta a uma vacina, mesmo antes de recebê-la.
Em amostras de sangue de mais de 4.000 pessoas, pesquisadores da Universidade Estadual do Arizona e seus colegas mediram anticorpos contra 185 antígenos — alvos reconhecidos pelo sistema imunológico —, incluindo os de vírus e bactérias comuns, bem como alvos associados a doenças autoimunes.
Posteriormente, utilizaram inteligência artificial para analisar padrões em amostras coletadas antes e depois da vacinação contra a COVID-19, identificando perfis de anticorpos que ajudaram a distinguir as pessoas que responderam bem à vacina daquelas que apresentaram resposta fraca.
Essa pesquisa, publicada na ‘Cell Press Blue’, abre um caminho possível para estratégias de vacinação mais personalizadas. “Nosso estudo revelou que certos biomarcadores, quando analisados com inteligência artificial, podem prever quem tem mais chances de responder bem a uma vacina, mesmo antes de recebê-la. Isso sugere que algumas pessoas podem estar imunologicamente mais bem preparadas do que outras”, afirma Joshua LaBaer, que liderou o estudo.
OS ANTICORPOS REVELAM A PREPARAÇÃO DO SISTEMA IMUNOLÓGICO
Normalmente, os cientistas avaliam a resposta à vacina após a injeção, medindo se o sistema imunológico produziu anticorpos contra o alvo. Neste caso, os pesquisadores questionaram se os padrões já presentes no sangue poderiam prever a resposta antes da vacinação.
Idade, sexo, genética, doenças pré-existentes e condições de saúde subjacentes têm sido associados à intensidade da resposta às vacinas. Pessoas com sistemas imunológicos enfraquecidos costumam apresentar maior risco de respostas mais fracas. No entanto, mesmo dentro desses grupos, os resultados podem variar consideravelmente.
Essa nova abordagem é uma das primeiras a utilizar uma ampla “impressão digital” de anticorpos pré-vacinal para avaliar a preparação imunológica. Ao contrário de alguns métodos de previsão baseados em análises genéticas, essa estratégia utiliza padrões de anticorpos no sangue, o que poderia facilitar sua adaptação para uso clínico.
ALÉM DAS CATEGORIAS IMUNOLÓGICAS
Para verificar se essa impressão digital de anticorpos poderia revelar a preparação para a vacina, os pesquisadores analisaram as respostas de anticorpos a 185 antígenos. Entre eles estavam o SARS-CoV-2, o vírus causador da COVID-19, outros vírus e bactérias comuns, além de alvos associados a doenças autoimunes.
O estudo incluiu 8.687 amostras de 4.089 participantes, entre os quais voluntários saudáveis e pessoas com condições ou tratamentos relacionados à imunossupressão, como o HIV, o mieloma múltiplo, neoplasias malignas de órgãos sólidos, doenças autoimunes, doença inflamatória intestinal e transplantes de órgãos sólidos.
Os pesquisadores descobriram que vários grupos imunodeprimidos tinham maior probabilidade de apresentar respostas atenuadas à vacinação contra a COVID-19. No entanto, essas categorias não eram preditores perfeitos. Alguns participantes imunossuprimidos apresentaram respostas fortes, enquanto entre 5% e 6% dos participantes saudáveis apresentaram respostas fracas.
ANTICORPOS SENTINELA
O estudo constatou que níveis mais elevados de certos anticorpos pré-existentes, incluindo anticorpos contra micróbios comuns como o ‘Staphylococcus aureus’, o VRS e o respirovírus, estavam associados a respostas mais fortes à vacina contra a COVID-19.
Os pesquisadores os descrevem como anticorpos “sentinelas” porque podem indicar o nível de preparação imunológica basal de uma pessoa. Eles não combatem necessariamente o alvo da vacina de forma direta, mas podem refletir a capacidade de resposta do ramo do sistema imunológico responsável pela produção de anticorpos.
Os autores se perguntaram, então, se o perfil completo de anticorpos — e não apenas alguns marcadores individuais — poderia ajudar a identificar as pessoas com maior probabilidade de apresentar uma resposta fraca às vacinas. Seu modelo de aprendizado profundo analisou padrões em todo o painel de anticorpos, combinando inúmeras medições em um perfil imunológico mais amplo.
ESTRATÉGIAS DE VACINAÇÃO MAIS PERSONALIZADAS
O estudo destaca um ponto forte fundamental da IA na pesquisa em saúde: sua capacidade de identificar padrões sutis e preditivos em milhões de dados biológicos que, de outra forma, permaneceriam ocultos. Essa abordagem sugere que a preparação para a vacinação pode ser melhor compreendida analisando-se o sistema imunológico como um todo, em vez de se concentrar apenas em uma doença ou em um anticorpo específico.
Os pesquisadores afirmam que as descobertas podem ter implicações além da COVID-19, caso sejam validadas em estudos adicionais e com outras vacinas. A análise do perfil de anticorpos sentinelas poderia ajudar a orientar os testes e o desenvolvimento de vacinas, bem como o atendimento clínico a pessoas com risco de apresentar uma resposta imunológica fraca.
Essa abordagem poderia ajudar os médicos a identificar os pacientes que precisam de doses adicionais da vacina, um acompanhamento mais minucioso ou medidas alternativas de proteção. Também poderia ajudar os pesquisadores a compreender melhor por que algumas pessoas respondem bem à vacinação, enquanto outras não.
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