Primul vaccin proiectat cu ajutorul inteligenței artificiale, testat la oameni: ce indică primele rezultate

Primul vaccin cu antigen proiectat cu ajutorul inteligenței artificiale a fost testat la oameni, marcând un moment important în dezvoltarea vaccinurilor cu spectru larg împotriva coronavirusurilor. Studiul clinic de fază I, publicat în ,,Journal of Infection”, a evaluat siguranța și imunogenitatea vaccinului experimental pEVAC-PS, conceput pentru a induce un răspuns imun împotriva mai multor sarbecovirusuri. Deși rezultatele sunt încurajatoare și susțin fezabilitatea acestei abordări, este prea devreme pentru a vorbi despre un vaccin universal. Eficacitatea clinică și gradul real de protecție vor trebui confirmate în studii clinice de amploare.

Introducere

În ultimii ani, inteligența artificială (IA) și-a extins rapid aplicațiile în domeniul medical, de la interpretarea imaginilor radiologice și identificarea biomarkerilor până la dezvoltarea de noi molecule medicamentoase [5]. Un domeniu în care impactul său începe să fie din ce în ce mai evident este vaccinologia, unde algoritmii de învățare automată pot analiza volume uriașe de date genetice într-un timp imposibil de atins prin metodele clasice.

În iunie 2026, cercetătorii de la University of Cambridge au anunțat primele rezultate ale unui studiu clinic de fază I privind un vaccin experimental al cărui antigen a fost proiectat cu ajutorul inteligenței artificiale. Studiul, publicat în ,,Journal of Infection”, reprezintă prima evaluare la om a acestei tehnologii și marchează un moment important în dezvoltarea vaccinurilor cu spectru larg și împotriva coronavirusurilor [1,2].

Deși numeroase publicații au descris această realizare drept ,,primul vaccin creat de inteligența artificială”, formularea este incompletă și poate induce în eroare. Inteligența artificială nu a conceput în mod autonom vaccinul și nu a înlocuit cercetătorii în procesul de dezvoltare [2-4]. Rolul său a fost acela de a analiza un număr foarte mare de secvențe virale și de a identifica regiunile cele mai conservate ale coronavirusurilor, pe baza cărora a fost proiectat antigenul utilizat ulterior în vaccin. Validarea acestui design, producția vaccinului, studiile preclinice și evaluarea clinică au fost realizate prin metodele clasice ale cercetării biomedicale [1,2].

Importanța acestei abordări constă, însă, în schimbarea de paradigmă pe care o propune. În locul dezvoltării unor vaccinuri orientate către o singură tulpină virală sau către o variantă aflată în circulație, cercetătorii urmăresc obținerea unor vaccinuri capabile să inducă protecție împotriva unei întregi familii de virusuri, inclusiv împotriva unor agenți patogeni care ar putea apărea în viitor [1,5].

Cum poate contribui inteligența artificială la dezvoltarea unui vaccin?

Utilizarea inteligenței artificiale în dezvoltarea vaccinurilor nu înseamnă că un algoritm concepe în mod autonom un produs biologic gata de administrare. În realitate, IA reprezintă un instrument de analiză capabil să proceseze volume uriașe de date biologice și să identifice modele care ar fi dificil sau imposibil de observat prin metode convenționale [5].

În vaccinologie, una dintre cele mai importante provocări este identificarea antigenelor – acele componente virale capabile să declanșeze un răspuns imun protector. În cazul virusurilor cu o rată ridicată de mutație, alegerea unei ținte antigenice este deosebit de dificilă, deoarece proteinele de suprafață se modifică frecvent, iar un antigen eficient astăzi poate deveni mai puțin relevant odată cu apariția unor noi variante [5].

În studiul realizat de cercetătorii de la University of Cambridge, inteligența artificială a fost utilizată pentru a analiza un număr foarte mare de secvențe genetice provenite de la coronavirusuri din subgenul Sarbecovirus. Algoritmii au comparat aceste secvențe și au identificat regiunile care s-au păstrat relativ neschimbate pe parcursul evoluției virale. Aceste regiuni conservate reprezintă, din punct de vedere biologic, structuri esențiale pentru virus, care tolerează mai greu apariția mutațiilor deoarece sunt implicate în procese fundamentale, precum replicarea sau infectarea celulei gazdă [1,2].

Pornind de la aceste informații, cercetătorii au proiectat un antigen sintetic care reunește caracteristicile comune ale mai multor coronavirusuri. Scopul nu a fost reproducerea fidelă a unui virus existent, ci crearea unei structuri capabile să ,,antreneze” sistemul imun să recunoască elementele comune ale unei întregi familii virale. Acest proces face parte din platforma Evolutionary Vaccine using Computational Antigen design (EVAC), care combină analiza evolutivă a virusurilor cu instrumente de inteligență artificială și modelare computațională, pentru identificarea celor mai promițătoare ținte vaccinale [1,2].

Este important de subliniat că algoritmii nu au înlocuit etapele clasice ale cercetării biomedicale. După proiectarea antigenului, acesta a fost evaluat în experimente de laborator, testat în modele preclinice și, ulterior, inclus într-un studiu clinic de fază I. Astfel, inteligența artificială a reprezentat doar una dintre verigile procesului de dezvoltare, contribuind la optimizarea selecției antigenului, dar nu și la validarea eficacității sau siguranței vaccinului [1].

Ce este vaccinul pEVAC-PS și cum funcționează?

Vaccinul evaluat în studiul clinic poartă denumirea pEVAC-PS și aparține categoriei vaccinurilor ADN. Spre deosebire de vaccinurile bazate pe ARN mesager, utilizate pe scară largă în timpul pandemiei de COVID-19, vaccinurile ADN conțin o plasmidă – o moleculă circulară de ADN – care transportă informația genetică necesară pentru sinteza antigenului [1].

După administrare, plasmida pătrunde în celulele organismului, unde ajunge în nucleu fără a se integra în genomul gazdei. Acolo este transcrisă în ARN mesager, care ulterior este tradus în citoplasmă, în proteina antigenică. Antigenul astfel sintetizat este procesat și prezentat sistemului imun atât prin intermediul moleculelor complexului major de histocompatibilitate (MHC) clasa I, cât și al celor din clasa a II-a, stimulând concomitent răspunsul limfocitelor T și producerea anticorpilor [1].

Articolul şi bibliografia integrale în revista Galenus, ediţia 201

Pentru ABONAMENTE și CREDITE DE SPECIALITATE click AICI!

Foto: Shutterstock

Dr. Anda-Livia Merloiu

Medic rezident Medicină de Familie, Spitalul Clinic de Urgență Sf. Pantelimon București