Искусственный интеллект выявил особенности иммунного ответа на вакцинацию у людей с ВИЧ

Специалисты Йоркского университета (York University, Канада) изучили, как ВИЧ-инфекция влияет на реакцию организма при вакцинации против COVID-19. Результаты работы, опубликованные в журнале Patterns, показали: алгоритмы машинного обучения способны с высокой точностью выявлять различия в иммунном статусе.

Исследование

Участников разделили на две группы: люди, живущие с ВИЧ и получающие антиретровирусную терапию (АРТ), а также контрольная группа того же возраста без ВИЧ. В течение 100 недель добровольцы получили до пяти доз вакцины против COVID-19.

Для анализа данных учёные применили метод «случайного леса» (алгоритм машинного обучения). Система обработала 64 биомаркера, включая показатели антител в слюне (IgA) и специфические клетки крови. На основе этой информации были созданы «виртуальные пациенты» — цифровые модели, позволившие детально имитировать защитные реакции организма и находить скрытые закономерности.

Учёные выделили ключевые результаты:

• Точность классификации: модель практически со 100-процентной точностью разграничила иммунные профили людей с ВИЧ и участников из контрольной группы.
• Эффект восстановления: исследователи обнаружили подгруппы пациентов с ВИЧ, чьи показатели были идентичны ответам контрольной группы. Это подтверждает, что у некоторых пациентов на фоне эффективной терапии иммунный ответ может быть сопоставим с характеристиками людей без ВИЧ.
• Уникальные признаки: были выделены специфические маркеры, характерные только для людей, живущих с ВИЧ, включая особенности внутриклеточной защиты (Th1-ответ) и местного иммунитета слизистых оболочек.

Технология позволила определить минимальный набор признаков, необходимый для надёжной классификации иммунных ответов. Данные подчёркивают значительный разброс показателей: реакция на вакцину у участников из одной и той же группы могла существенно различаться, что указывает на уникальность каждой отдельной системы защиты.

Вывод

Работа демонстрирует потенциал искусственного интеллекта (ИИ) в персонализированной медицине. Использование машинного обучения помогает выявлять сложные биологические паттерны, что в будущем позволит создавать индивидуальные стратегии вакцинации и программы наблюдения для людей с ВИЧ.

Ранее опубликованное исследование показало, что использование ИИ в маммографии повышает точность раннего выявления рака молочной железы. Использование ИИ может улучшить точность диагностики, заявляют эксперты.