科學研究:模型預測,美國主流新冠疫苗對亞裔群體無效的概率更高
圖片來源:Pixabay
Moderna 和輝瑞的新冠疫苗引發了社會各界的強烈關注。兩家公司宣稱其疫苗對所有人群均具有 95% 的有效性,一些醫學專家卻對這種說法表示擔憂。
麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)的研究人員證明,疫苗可能對不同的種族有不同的有效性,並稱疫苗應該在具有不同遺傳背景的人群中進行嚴格的測試。
該團隊使用先進的機器學習人工智能方法,分析了一種與Moderna和輝瑞的疫苗近似的疫苗,發現疫苗的有效性與族裔有關。AI 預測有不到 0.5% 的白人參與者的細胞免疫係統無法對疫苗產生有效響應,而對於亞裔參與者,這一比例達到了近10%。(族裔信息由參與者自己報告。)
該研究最初以預印本形式在
bioRxiv發布,2020年11月27日在Cell Systems發表。研究資深作者、麻省理工學院(MIT)David Griffod教授說:“顯然還有許多其他因素需要考慮,但我們的初步結果表明,平均看來,非裔或亞裔人群可能有稍高的接種疫苗後無效的風險。我們的研究表明,臨床試驗需要將參與者的族裔作為考慮因素,以確保疫苗有效性數據是從適當的人群中獲得的。”
Gilffor和兩位博士生Ge Liu和Brandon Carter還提出一種基於機器學習的方法,有望提高疫苗對特定人群的有效性,那就是向每劑疫苗中添加少量新冠病毒多肽。
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該方法使用的“疫苗增強劑”成分已在新冠肺炎患者身上觀察到能夠有效引起機體的細胞免疫係統響應。研究團隊稱,初步實驗表明對每劑疫苗中加入5到20個多肽,就能將疫苗對所有人群的有效性提高到接近100%。
研究人員認為,如果一種疫苗能夠使得,如果調節人體免疫係統的蛋白質(HLA 等位基因)能夠顯示出至少6種新冠疫苗多肽,則該疫苗可被認為是非常有效的。
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這項研究基於該團隊已有的Opti-Vax係統進行,旨在設計新疫苗,以及增強現有疫苗,使其能夠更好地適用於多樣化人群。
接下來,研究人員計劃開展合作,在動物模型上對他們的疫苗設計進行檢驗,希望了解和目前臨床試驗中的疫苗相比,他們提出的加入病毒碎片引發免疫響應的方案能否提供更強的保護。
這項工作得到了Schmidt Futures、Google Cloud和美國國立衛生研究院的部分支持。
作者:Adam Conner-Simons
翻譯:謝一璿
審校:戚譯引
引進來源:MIT CSAIL
引進鏈接:https://www.csail.mit.edu/news/mit-study-covid-19-vaccines-may-be-less-effective-asian-americans
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