Μια νέα επιστημονική μελέτη από το Arizona State University έφερε στο φως ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει συγκεκριμένα σημάδια στο αίμα ενός ανθρώπου, τα οποία αποκαλύπτουν πόσο ισχυρά θα ανταποκριθεί ο οργανισμός του σε ένα εμβόλιο, ακόμη και πριν αυτό χορηγηθεί. Οι ερευνητές ανέλυσαν δείγματα αίματος από χιλιάδες συμμετέχοντες, αναζητώντας αντισώματα που θα μπορούσαν να προβλέψουν την ανοσολογική απόκριση του οργανισμού. Η ανάλυση με εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης αποκάλυψε συγκεκριμένες «υπογραφές» αντισωμάτων που συνδέονται με ισχυρότερη ή ασθενέστερη ανταπόκριση στο εμβόλιο. Τα ευρήματα δείχνουν πως μια πιο εξατομικευμένη προσέγγιση στον εμβολιασμό ενδέχεται να γίνει εφικτή στο μέλλον.
Διαβάστε επίσης: Ο φοιτητής που αποκάλυψε πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης
Ανάλυση 8.600 δειγμάτων αίματος με τεχνητή νοημοσύνη
Η ερευνητική ομάδα του Arizona State University μελέτησε περισσότερα από 8.600 δείγματα αίματος που προέρχονταν από 4.089 ανθρώπους. Στόχος ήταν ο εντοπισμός αντισωμάτων που αναγνωρίζουν 185 διαφορετικά αντιγόνα. Στο δείγμα περιλαμβάνονταν άνθρωποι με διαφορετικές καταστάσεις υγείας, αλλά και υγιείς εθελοντές, ώστε η σύγκριση να είναι όσο το δυνατόν πιο αντιπροσωπευτική. Με τη βοήθεια μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, οι επιστήμονες συνέκριναν τα ανοσολογικά χαρακτηριστικά πριν και μετά τον εμβολιασμό κατά της COVID-19.
Ιδιαίτερο ενδιαφέρον παρουσίασαν ορισμένα αντισώματα που υπήρχαν ήδη στο αίμα πριν από τον εμβολιασμό. Υψηλότερα επίπεδα αντισωμάτων απέναντι σε μικρόβια όπως ο Staphylococcus aureus, ο RSV και ο ανθρώπινος respirovirus 3 συσχετίστηκαν με καλύτερη ανταπόκριση στο εμβόλιο. Οι επιστήμονες ονόμασαν αυτά τα αντισώματα «sentinel», καθώς φαίνεται να λειτουργούν ως δείκτες της συνολικής ετοιμότητας του ανοσοποιητικού συστήματος. Δεν επιτίθενται άμεσα στον στόχο του εμβολίου, ωστόσο ενδέχεται να παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για το πόσο έτοιμο είναι το ανοσοποιητικό σύστημα να ενεργοποιήσει μια ισχυρή αντίδραση.
Η κατάσταση υγείας δεν αρκεί για ασφαλή πρόβλεψη
Παράγοντες όπως η ηλικία, το φύλο, η γενετική σύσταση, προηγούμενες λοιμώξεις και διάφορες παθήσεις επηρεάζουν την αποτελεσματικότητα ενός εμβολίου. Ωστόσο, οι ερευνητές διαπίστωσαν πως ο χαρακτηρισμός ενός ανθρώπου ως «υγιούς» ή «ανοσοκατεσταλμένου» δεν αρκούσε από μόνος του για να προβλεφθεί με ακρίβεια η αντίδρασή του. Ορισμένοι συμμετέχοντες με εξασθενημένο ανοσοποιητικό σύστημα εξακολουθούσαν να παρουσιάζουν ισχυρή απόκριση, ενώ περίπου 5% με 6% των υγιών συμμετεχόντων εμφάνισαν σχετικά ασθενή αντίδραση. Το εύρημα αυτό δείχνει ότι οι απλές κατηγοριοποιήσεις υγείας δεν επαρκούν για την πρόβλεψη της ανοσολογικής απόκρισης.
Για να εντοπίσουν πιο σύνθετες σχέσεις ανάμεσα στα δεδομένα, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μοντέλο βαθιάς μάθησης, το οποίο εξέτασε ταυτόχρονα μεγάλο αριθμό αντισωμάτων. Με αυτόν τον τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη μπόρεσε να αναζητήσει μοτίβα που δύσκολα θα εντοπίζονταν αν εξεταζόταν ένας μόνο βιοδείκτης ξεχωριστά. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι η ανοσολογική «ετοιμότητα» ενός ανθρώπου αποτυπώνεται μέσα από συνδυασμό πολλών διαφορετικών σημάτων στο αίμα, και όχι από έναν μεμονωμένο δείκτη.
Τι σημαίνει η τεχνητή νοημοσύνη για το μέλλον του εμβολιασμού
Εάν τα ευρήματα της μελέτης επιβεβαιωθούν από μελλοντικές έρευνες και σε άλλα εμβόλια πέρα από αυτό της COVID-19, η τεχνολογία αυτή θα μπορούσε να συμβάλει σε μια πιο εξατομικευμένη προσέγγιση στον εμβολιασμό. Σε βάθος χρόνου, οι ερευνητές εκτιμούν ότι θα μπορούσε να βοηθήσει στον εντοπισμό ανθρώπων που ενδέχεται να χρειάζονται πρόσθετες δόσεις, στενότερη παρακολούθηση ή διαφορετικές στρατηγικές προστασίας. Η δυνατότητα πρόβλεψης της ανοσολογικής απόκρισης πριν καν χορηγηθεί το εμβόλιο θα μπορούσε να αλλάξει τον τρόπο σχεδιασμού των εμβολιαστικών προγραμμάτων στο μέλλον, προσφέροντας πιο στοχευμένη προστασία σε κάθε άνθρωπο ξεχωριστά.
