Учёные использовали искусственный интеллект, чтобы понять, почему реакция организма на вакцины может значительно различаться в разных странах и среди разных групп людей. Новое исследование, проведённое международной командой под руководством специалистов из Университета Йорка, показало, что различия в иммунном ответе связаны со сложным сочетанием биологических и социальных факторов.

Результаты опубликованы в журнале Cell.

Исследователи применили методы машинного обучения для анализа больших массивов иммунологических данных. Алгоритмы изучали показатели иммунной системы у разных людей, включая как здоровых участников, так и людей, живущих с ВИЧ.

Модели смогли выявить тонкие различия в том, как организм реагирует на вакцины, а также обнаружить так называемые «выбросы» — случаи, когда иммунная реакция сильно отличалась от ожидаемой.

Анализ показал, что на эффективность вакцинации влияет множество факторов. Среди них — возраст человека, генетические особенности, наличие хронических заболеваний и общее состояние иммунной системы. Даже при использовании одной и той же вакцины люди могут вырабатывать разное количество антител и формировать различный уровень иммунной защиты.

По словам исследователей, такие различия помогают объяснить, почему вакцинация может демонстрировать разную эффективность в разных регионах мира. Помимо биологических особенностей населения, роль могут играть условия окружающей среды, предшествующие инфекции, питание и доступ к медицинской помощи.

Искусственный интеллект позволяет одновременно учитывать множество подобных переменных и выявлять скрытые закономерности, которые сложно обнаружить традиционными методами анализа.

Учёные считают, что полученные результаты могут стать важным шагом к развитию персонализированной вакцинации. В будущем подобные модели помогут прогнозировать, как конкретный человек или целая популяция отреагирует на определённую вакцину. Это позволит точнее подбирать стратегии иммунизации, улучшать дизайн вакцин и повышать их эффективность в разных странах и среди различных групп населения.