חיסונים מגנים על רוב האנשים מפני מחלות קשות, אך עוצמתה של הגנה זו יכולה להשתנות במידה ניכרת מאדם לאדם. מחקר חדש בהובלת אוניברסיטת אריזונה סטייט עוזר לנו להבין מדוע.
לפני כניסת חיסון לגוף שלך, ייתכן שהמערכת החיסונית שלך כבר תכיל רמזים למידת העוצמה שהיא תגיב. בדגימות דם של יותר מ-4,000 אנשים, חוקרי ASU ועמיתיהם מדדו נוגדנים כנגד 185 מטרות אנטיגנים המוכרות על ידי מערכת החיסון, כולל אלו של וירוסים וחיידקים נפוצים וכן מטרות הקשורות למחלות אוטואימוניות.
לאחר מכן הם השתמשו בבינה מלאכותית כדי לנתח דפוסים בדגימות שנאספו לפני ואחרי חיסון COVID-19, בזיהוי חתימות נוגדנים שעזרו להבחין בין מגיבים חזקים לחיסון לחלשים.
המחקר פותח נתיב אפשרי לעבר אסטרטגיות חיסון מותאמות אישית יותר.
"מה שמצא המחקר שלנו הוא שסמנים ביולוגיים מסוימים, כאשר הם מנותחים עם AI, יכולים לחזות מי צפוי להגיב היטב לחיסון, עוד לפני שהם מקבלים אותו. זה מצביע על כך שאנשים מסוימים עשויים להיות מוכנים יותר למערכת החיסון מאחרים," אומר יהושע לבאר, שהוביל את המחקר.
LaBaer הוא המנהל הבכיר של המכון לעיצוב ביולוגי ב-ASU ומנהל מרכז וירג'יניה ג'י פייפר לאבחון אישי. המחקר נערך עם עמיתים ומשתפי פעולה של ASU ממוסדות רפואה ומחקר ברחבי הארץ.
המחקר מופיע בגיליון הנוכחי של כתב העת תא הקש כחול.
רמזים נוגדנים מגלים מוכנות חיסונית
בדרך כלל, מדענים מעריכים את תגובת החיסון לאחר הזריקה, על ידי מדידה אם המערכת החיסונית מייצרת נוגדנים כנגד המטרה. כאן, החוקרים שאלו שאלה אחרת: האם דפוסים שכבר קיימים בדם יכולים לחזות את התגובה לפני החיסון?
גיל, מין, גנטיקה, מחלות קודמות ומצבים בריאותיים בסיסיים נקשרו כולם לכמה חזק אנשים מגיבים לחיסונים. אנשים עם מצבים פוגעניים במערכת החיסון נמצאים לרוב בסיכון גבוה יותר לתגובות חלשות יותר. אבל אפילו בתוך קבוצות אלה, התוצאות עשויות להיות שונות מאוד.
הגישה החדשה היא אחת הראשונות שהשתמשו ב"טביעת אצבע" רחבה של נוגדנים לפני חיסון כדי להעריך את המוכנות החיסונית. שלא כמו שיטות חיזוי מסוימות המסתמכות על ניתוחים גנטיים, אסטרטגיה זו משתמשת בדפוסי נוגדנים בדם, שאולי קל יותר להתאים אותם לשימוש קליני.
מעבר לקטגוריות חיסוניות
כדי לבדוק אם טביעת אצבע נוגדן זו יכולה לחשוף מוכנות לחיסון, החוקרים ניתחו תגובות נוגדנים ל-185 אנטיגנים. אלה כללו את SARS-CoV-2, הנגיף הגורם ל-COVID-19, וירוסים וחיידקים נפוצים אחרים, ומטרות הקשורות למחלות אוטואימוניות.
המחקר כלל 8,687 דגימות מ-4,089 משתתפים, המשתרעים על מתנדבים בריאים ואנשים עם מצבים או טיפולים הקשורים לדיכוי חיסוני, כגון HIV, מיאלומה נפוצה, ממאירות של איברים מוצקים, מחלות אוטואימוניות, מחלות מעי דלקתיות והשתלת איברים מוצקים.
החוקרים מצאו כי למספר קבוצות מדוכאות חיסון יש סיכוי גבוה יותר לקבל תגובות קהות לחיסון נגד COVID-19. אבל הקטגוריות האלה היו מנבאים לא מושלמים. חלק מהמשתתפים עם דיכוי חיסוני קיבלו תגובות חזקות, בעוד שלכ-5% עד 6% מהמשתתפים הבריאים היו תגובות חלשות.
נוגדני זקיף
המחקר מצא כי רמות גבוהות יותר של נוגדנים מסוימים קיימים, כולל נוגדנים לחיידקים נפוצים כגון Staphylococcus aureus, RSV ו- Human respirovirus 3, היו קשורות לתגובות חזקות יותר של חיסון COVID-19.
החוקרים מתארים אלה כנוגדנים "זקיף" מכיוון שהם עשויים להצביע על מוכנות חיסונית בסיסית של אדם. הם לא בהכרח נלחמים ישירות ביעד החיסון. במקום זאת, הם עשויים לשקף עד כמה צפויה להגיב הזרוע המייצרת נוגדנים של מערכת החיסון.
לאחר מכן שאלו החוקרים האם טביעת האצבע המלאה של הנוגדנים, לא רק כמה סמנים בודדים, יכולה לעזור לזהות אנשים שצפויים לקבל תגובות חיסון חלשות. מודל הלמידה המעמיקה שלהם ניתח דפוסים על פני פאנל הנוגדנים, ושילב מדידות רבות לפרופיל חיסוני רחב יותר.
המחקר מדגיש חוזק מרכזי של AI בחקר הבריאות: יכולתו למצוא דפוסים עדינים וחזויים במיליוני נקודות נתונים ביולוגיות שאחרת עלולות להישאר מוסתרות. הגישה מציעה שניתן להבין טוב יותר את מוכנות החיסונים על ידי הסתכלות על מערכת החיסון כמכלול, במקום להתמקד רק במחלה אחת או נוגדן בודד.
העבודה גם מדגישה את הערך של טכנולוגיות חדשות יותר שיכולות למדוד מספר רב של תגובות נוגדנים בבת אחת. במקום לשאול האם למישהו יש נוגדנים לפתוגן אחד, השיטה יכולה לסרוק נוף חיסוני רחב יותר, וללכוד דפוסים שנוצרו על ידי מפגשים קודמים רבים עם וירוסים, חיידקים ומטרות חיסוניות אחרות.
החוקרים אומרים שלממצאים עלולות להיות השלכות מעבר ל-COVID-19, אם הם מאומתים במחקרים נוספים ועם חיסונים אחרים. פרופיל נוגדני זקיף יכול לעזור להנחות בדיקות חיסונים, פיתוח חיסונים וטיפול קליני לאנשים בסיכון לתגובות חיסוניות חלשות.
הגישה עשויה לסייע בסופו של דבר לרופאים לזהות חולים הזקוקים למינוני חיסון נוספים, מעקב צמוד יותר או אמצעי הגנה חלופיים. זה יכול גם לעזור לחוקרים להבין טוב יותר מדוע אנשים מסוימים מגיבים היטב לחיסון בעוד שאחרים לא.
העבודה מצביעה על עתיד שבו החלטות חיסונים יכולות להיות מונחות על ידי המוכנות החיסונית של האדם עצמו.
