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In a bank of 8,687 blood samples from 4,089 people, researchers led by Joshua LaBaer at Arizona State University found a way to look for vaccine readiness before the injection. Their artificial-intelligence model used antibody patterns measured before and after COVID-19 vaccination to distinguish people more likely to mount strong responses from those more likely to respond weakly.
Dans une banque de 8 687 échantillons sanguins provenant de 4 089 personnes, des chercheurs dirigés par Joshua LaBaer, de l’Arizona State University, ont trouvé un moyen d’évaluer la préparation vaccinale avant l’injection. Leur modèle d’intelligence artificielle a utilisé les profils d’anticorps mesurés avant et après la vaccination contre le COVID-19 pour distinguer les personnes les plus susceptibles de développer une réponse forte de celles dont la réponse risquait d’être faible.
The team measured antibodies against 185 antigens—targets recognized by the immune system—including SARS-CoV-2, common viruses and bacteria, and markers associated with autoimmune diseases. Instead of checking only whether a person already carried antibodies against one pathogen, the researchers built a wider picture of the immune system's existing activity.
L’équipe a mesuré les anticorps dirigés contre 185 antigènes — des cibles reconnues par le système immunitaire — notamment le SARS-CoV-2, des virus et bactéries courants, ainsi que des marqueurs associés aux maladies auto-immunes. Au lieu de vérifier uniquement si une personne possédait déjà des anticorps contre un agent pathogène donné, les chercheurs ont dressé un tableau plus large de l’activité existante du système immunitaire.
Some antibodies appeared to serve as "sentinels." Higher levels against microbes including Staphylococcus aureus, RSV and human respirovirus 3 were associated with stronger COVID-19 vaccine responses. They do not necessarily attack the vaccine target directly; the researchers say they may signal how responsive the antibody-producing arm of the immune system is at baseline. The deep-learning model then combined many such measurements to detect patterns that individual markers could miss.
Certains anticorps semblaient jouer le rôle de « sentinelles ». Des taux plus élevés d’anticorps dirigés contre des microbes comme Staphylococcus aureus, le VRS et l’human respirovirus 3 étaient associés à de meilleures réponses au vaccin contre le COVID-19. Ils n’attaquent pas nécessairement directement la cible du vaccin ; selon les chercheurs, ils pourraient signaler le degré de réactivité de la branche du système immunitaire qui produit les anticorps dans son état de base. Le modèle d’apprentissage profond a ensuite combiné de nombreuses mesures de ce type pour détecter des profils que des marqueurs individuels pourraient laisser passer.
The result matters because broad health categories do not tell the whole story. Several immunosuppressed groups were more likely to have blunted responses, but some participants in those groups responded strongly, while about 5% to 6% of healthy participants had weak responses. A blood-based fingerprint could eventually help clinicians find those people before protection is assumed, rather than discovering the problem only after vaccination.
Ce résultat est important, car les grandes catégories de santé ne racontent pas toute l’histoire. Plusieurs groupes de personnes immunodéprimées étaient davantage susceptibles d’avoir des réponses atténuées, mais certains participants de ces groupes ont développé une réponse forte, tandis qu’environ 5 à 6 % des participants en bonne santé ont eu une faible réponse. Une empreinte établie à partir d’un échantillon sanguin pourrait à terme aider les cliniciens à repérer ces personnes avant de considérer leur protection comme acquise, plutôt que de découvrir le problème seulement après la vaccination.
Concretely, the proposed use is targeted care: identify patients who may need additional vaccine doses, closer follow-up or alternative protective measures. The study's findings could extend beyond COVID-19, but the researchers say that requires validation in additional studies and with other vaccines. The measurements and predictions come from the research team; broader clinical use has not yet been established. The work appears in Cell Press Blue.
Concrètement, l’utilisation envisagée relève d’une prise en charge ciblée : identifier les patients susceptibles d’avoir besoin de doses vaccinales supplémentaires, d’un suivi plus étroit ou de mesures de protection alternatives. Les résultats de l’étude pourraient s’étendre au-delà du COVID-19, mais les chercheurs précisent que cela nécessiterait une validation par d’autres études et avec d’autres vaccins. Les mesures et les prédictions proviennent de l’équipe de recherche ; une utilisation clinique à grande échelle n’est pas encore établie. Ces travaux paraissent dans Cell Press Blue.