Գիտնականներն արհեստական բանականություն են օգտագործել, որպեսզի հասկանան, թե ինչու է պատվաստանյութերի նկատմամբ օրգանիզմի արձագանքը զգալիորեն տարբերվում տարբեր երկրներում և մարդկանց տարբեր խմբերի միջև։ Յորքի համալսարանի մասնագետների գլխավորությամբ միջազգային թիմի իրականացրած նոր հետազոտությունը ցույց է տվել, որ իմունային պատասխանի տարբերությունները կապված են կենսաբանական և սոցիալական գործոնների բարդ համակցության հետ։

Արդյունքները հրապարակվել են Cell ամսագրում։

Հետազոտողները մեքենայական ուսուցման մեթոդներ են կիրառել՝ իմունոլոգիական տվյալների մեծ զանգվածներ վերլուծելու համար։ Ալգորիթմներն ուսումնասիրել են տարբեր մարդկանց, այդ թվում՝ ինչպես առողջ մասնակիցների, այնպես էլ ՄԻԱՎ-ով ապրող անձանց իմունային համակարգի ցուցանիշները։

Մոդելները կարողացել են բացահայտել պատվաստանյութերի նկատմամբ օրգանիզմի արձագանքի նուրբ տարբերությունները, ինչպես նաև հայտնաբերել այսպես կոչված «շեղումները»՝ դեպքեր, երբ իմունային ռեակցիան խիստ տարբերվել է սպասվածից։

Վերլուծությունը ցույց է տվել, որ պատվաստման արդյունավետության վրա ազդում են բազմաթիվ գործոններ։ Դրանց թվում են՝ մարդու տարիքը, գենետիկական առանձնահատկությունները, քրոնիկ հիվանդությունների առկայությունը և իմունային համակարգի ընդհանուր վիճակը։ Նույնիսկ միևնույն պատվաստանյութի օգտագործման դեպքում մարդիկ կարող են արտադրել տարբեր քանակությամբ հակամարմիններ և ձևավորել իմունային պաշտպանության տարբեր մակարդակներ։

Հետազոտողների խոսքով՝ նման տարբերություններն օգնում են բացատրել, թե ինչու է պատվաստումը տարբեր արդյունավետություն ցուցաբերել աշխարհի տարբեր տարածաշրջաններում։ Բացի բնակչության կենսաբանական առանձնահատկություններից, կարող են դեր խաղալ նաև շրջակա միջավայրի պայմանները, նախկինում տարած վարակները, սննդակարգը և բժշկական օգնության հասանելիությունը։

Արհեստական բանականությունը թույլ է տալիս միաժամանակ հաշվի առնել բազմաթիվ նմանատիպ փոփոխականներ և բացահայտել թաքնված օրինաչափություններ, որոնք դժվար է հայտնաբերել վերլուծության ավանդական մեթոդներով։

Գիտնականները կարծում են, որ ստացված արդյունքները կարող են կարևոր քայլ դառնալ անհատականացված պատվաստման զարգացման գործում։ Ապագայում նմանատիպ մոդելները կօգնեն կանխատեսել, թե ինչպես կոնկրետ մարդը կամ ամբողջ բնակչությունը կարձագանքի որոշակի պատվաստանյութի։ Սա թույլ կտա ավելի ճշգրիտ ընտրել իմունացման ռազմավարությունները, բարելավել պատվաստանյութերի կառուցվածքը և բարձրացնել դրանց արդյունավետությունը տարբեր երկրներում ու բնակչության տարբեր խմբերի շրջանում։