I ricercatori dell'IA del MIT creano un nuovo strumento per migliorare le previsioni dei ceppi di vaccino antinfluenzale
In un importante traguardo, i ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT e del MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale chiamato VaxSeer. Questo sistema innovativo è progettato per prevedere i ceppi influenzali dominanti e identificare i candidati vaccinali più protettivi, mesi prima.
Le previsioni di VaxSeer hanno mostrato una forte correlazione con le stime di efficacia del vaccino nel mondo reale, come riportato dai Centers for Disease Control and Prevention (CDC), dalla Sentinel Practitioner Surveillance Network del Canada e dal programma I-MOVE dell'Europa. Lo sviluppo di VaxSeer è stato supervisionato da istituzioni e università specializzate in biologia computazionale e immunologia prima della produzione annuale dei vaccini.
Il sistema di intelligenza artificiale utilizza modelli di deep learning addestrati su decenni di sequenze virali e risultati di test di laboratorio per simulare l'evoluzione del virus influenzale e come i vaccini vi reagiranno. Attualmente, VaxSeer si concentra solo sulla proteina HA del virus influenzale, il principale antigene dell'influenza. Tuttavia, le future versioni potrebbero integrare altre proteine come NA (neuraminidasi) e fattori come la storia immunitaria, i vincoli di produzione o i livelli di dosaggio.
Ogni anno, gli esperti di salute globale decidono quali ceppi influenzali devono essere inseriti nel vaccino stagionale successivo. La decisione viene presa mesi prima dell'inizio della stagione influenzale. Se i ceppi selezionati corrispondono a quelli in circolazione, il vaccino sarà probabilmente molto efficace. I punteggi di copertura previsti da VaxSeer si sono allineati strettamente con i dati della salute pubblica sulle malattie influenzali e sulle visite mediche evitate grazie alla vaccinazione.
La sfida di prevedere i ceppi influenzali è diventata più familiare durante la pandemia di Covid-19 a causa dell'emergere di nuove varianti. VaxSeer mostra come i virus evolvono e come i vaccini interagiscono con loro per aiutare gli ufficiali sanitari a prendere decisioni migliori e più rapide.
In uno studio retrospettivo di 10 anni, VaxSeer ha superato le scelte dell'Organizzazione Mondiale della Sanità in nove casi su dieci per il sottotipo A/H3N2 dell'influenza. In un caso, per la stagione influenzale del 2016, VaxSeer ha identificato un ceppo che non è stato scelto dall'OMS fino all'anno successivo.
Il documento è stato sostenuto, in parte, dall'Agenzia per la riduzione delle minacce del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti e dal MIT Jameel Clinic. La squadra sta attualmente lavorando sui metodi che possono prevedere l'evoluzione virale in situazioni di basso regime di dati, con l'obiettivo di espandere le capacità di VaxSeer a un'ampia gamma di virus.
Se la protezione offerta dal vaccino previsto è errata, la prevenzione delle malattie può diminuire significativamente, portando a malattie prevenibili e a un carico sui sistemi sanitari. L'applicazione del sistema ad altri virus richiederebbe grandi dataset di alta qualità che traccino sia l'evoluzione virale che le risposte immunitarie.
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