Perfil de anticuerpos basado en IA predice intensidad de respuesta a vacuna contra COVID-19

La protección inducida por la vacuna puede variar ampliamente entre las personas, lo que genera incertidumbre para los clínicos, en particular en pacientes con afecciones inmunosupresoras. Los factores demográficos y de salud solo explican parte de esta variabilidad, y las respuestas pueden diferir incluso entre personas con perfiles similares. Predecir las respuestas de anticuerpos antes de la vacunación podría ayudar a orientar la atención y el diseño de estudios. Nuevos hallazgos muestran que los patrones de anticuerpos preexistentes en la sangre, analizados con inteligencia artificial, pueden predecir la magnitud de la respuesta a las vacunas contra la COVID-19.

Investigadores de Arizona State University y colaboradores evaluaron una “firma de anticuerpos” previa a la vacunación para clasificar a los posibles respondedores. El enfoque perfiló anticuerpos circulantes frente a 185 antígenos que abarcan virus y bacterias comunes, así como dianas asociadas con enfermedades autoinmunes. Luego, se utilizó un análisis de aprendizaje profundo de muestras recogidas antes y después de la vacunación contra la COVID-19 para distinguir patrones asociados con respuestas fuertes frente a débiles.

El estudio evaluó 8.687 muestras de sangre de 4.089 participantes, incluidos voluntarios sanos y personas con afecciones o tratamientos vinculados con la inmunosupresión. Entre ellos había VIH, mieloma múltiple, cáncer de órgano sólido, enfermedad autoinmunitaria, enfermedad inflamatoria intestinal y trasplante de órgano sólido. Aunque varios grupos inmunosuprimidos tenían más probabilidades de mostrar respuestas atenuadas a la vacuna, las categorías eran predictores imperfectos; de manera notable, entre el 5% y el 6% de los participantes sanos también presentaron respuestas débiles.

Niveles preexistentes más altos de ciertos anticuerpos —incluidos los dirigidos contra Staphylococcus aureus, el virus respiratorio sincitial (VRS) y el respirovirus humano 3— se vincularon con respuestas más fuertes a la vacuna contra la COVID-19. Los investigadores describen estos anticuerpos como “centinela”, que podrían reflejar la preparación inmunitaria basal de una persona en lugar de dirigirse directamente al antígeno de la vacuna. Al integrar cientos de mediciones de anticuerpos en un único perfil inmunitario, el modelo de aprendizaje profundo identificó combinaciones sutiles de señales que serían difíciles de detectar con análisis convencionales.

Según los autores, el trabajo subraya el valor de las tecnologías que pueden capturar amplios perfiles de anticuerpos en lugar de centrarse en las respuestas a un solo patógeno. Si se valida en estudios adicionales y con otras vacunas, el perfilado de anticuerpos centinela podría aportar información para las pruebas de vacunas, el desarrollo y la atención clínica de las personas con riesgo de respuestas débiles. La investigación aparece en Cell Press Blue el 20 de agosto de 2026 y se llevó a cabo con colegas de instituciones médicas y de investigación de todo Estados Unidos.

“Lo que encontró nuestro estudio es que ciertos biomarcadores, cuando se analizan con IA, pueden predecir quién es probable que responda bien a una vacuna, incluso antes de recibirla. Esto sugiere que algunas personas pueden estar más preparadas inmunitariamente que otras”, dijo Joshua LaBaer, director ejecutivo del Biodesign Institute at Arizona State University y director del Virginia G. Piper Center for Personalized Diagnostics.

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Instituto Biodesign de Arizona State University

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