Impfstoffe beugen bei vielen Menschen schweren Erkrankungen vor, doch der dadurch erzeugte Immunschutz kann von Person zu Person erheblich variieren. Neue Forschungsergebnisse unter der Leitung der Arizona State University liefern Hinweise darauf, was hinter diesen Unterschieden stecken könnte.
Antikörper im Blut könnten die Impfbereitschaft offenbaren
Das Immunsystem könnte bereits vor der Impfung Anzeichen dafür liefern, wie stark es reagieren wird. Forscher der ASU und kooperierender Einrichtungen untersuchten Blutproben von mehr als 4.000 Menschen und bestimmten dabei die Antikörper, die 185 Antigene erkannten. Zu diesen Immunzielen gehörten häufige Viren und Bakterien sowie Ziele, die mit Autoimmunerkrankungen in Verbindung stehen. Anschließend wurde künstliche Intelligenz eingesetzt, um nach Mustern in Blutproben zu suchen, die vor und nach einer COVID-19-Impfung entnommen worden waren. Die Analyse deckte Antikörpersignaturen auf, die dabei helfen könnten, Personen mit einer starken Impfantwort von solchen mit einer schwächeren Reaktion zu unterscheiden. Die Ergebnisse könnten letztendlich zu Impfstrategien beitragen, die genauer auf das Immunsystem des Einzelnen zugeschnitten sind.
„Unsere Studie hat ergeben, dass bestimmte Biomarker, wenn sie mit KI analysiert werden, vorhersagen können, wer wahrscheinlich gut auf einen Impfstoff anspricht, noch bevor er verabreicht wird. Dies deutet darauf hin, dass manche Menschen immunologisch besser vorbereitet sein könnten als andere“, sagte Joshua LaBaer, der die Studie leitete. LaBaer ist Geschäftsführer des Biodesign Institute an der ASU und Direktor des Virginia G. Piper Center for Personalized Diagnostics. An dem Projekt waren außerdem Forscher der ASU sowie Kooperationspartner aus medizinischen und Forschungseinrichtungen in den gesamten Vereinigten Staaten beteiligt. Die Studie ist in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift Cell Press Blue erschienen.
Normalerweise bewerten Wissenschaftler die Impfantwort nach der Impfung, indem sie messen, ob das Immunsystem Antikörper gegen das beabsichtigte Zielmolekül gebildet hat. In dieser Studie gingen die Forscher das Problem aus der entgegengesetzten Richtung an. Sie wollten wissen, ob bereits im Blut vorhandene Immunmuster Aufschluss darüber geben könnten, wie jemand reagieren würde, noch bevor er eine Impfung erhält. Viele Faktoren können die Impfantwort beeinflussen, darunter Alter, Geschlecht, Genetik, frühere Erkrankungen und Grunderkrankungen. Menschen mit Erkrankungen, die das Immunsystem beeinträchtigen, zeigen häufig schwächere Reaktionen. Allerdings können die Impfresultate selbst bei Personen, die derselben allgemeinen Gesundheitskategorie angehören, stark variieren. Die Forscher nutzten einen der ersten Ansätze, um einen umfassenden Antikörper-„Fingerabdruck“, der bereits vor der Impfung vorhanden ist, als Maß für die Immunbereitschaft zu untersuchen. Während einige andere Vorhersagestrategien auf Gentests beruhen, analysiert diese Methode Antikörpermuster im Blut, was die Umsetzung in die klinische Praxis potenziell erleichtert.
Der Gesundheitszustand allein sagt nichts über die Reaktion aus
Um zu untersuchen, ob diese Antikörper-Fingerabdrücke auf eine Impfbereitschaft hindeuten könnten, maß das Team die Immunreaktionen auf 185 Antigene. Zu den Zielantigenen gehörten SARS-CoV-2, das für COVID-19 verantwortliche Virus, sowie andere weit verbreitete Viren und Bakterien und Zielantigene, die mit Autoimmunerkrankungen in Verbindung stehen.
Insgesamt untersuchten die Forscher 8.687 Proben von 4.089 Teilnehmern. Zu der Gruppe gehörten gesunde Freiwillige sowie Menschen mit Erkrankungen oder Behandlungen, die mit einer Immunsuppression einhergehen, darunter HIV, Multiples Myelom, maligne Tumoren solider Organe, Autoimmunerkrankungen, entzündliche Darmerkrankungen und Transplantationen solider Organe.
Bei mehreren immunsupprimierten Gruppen war die Wahrscheinlichkeit einer verminderten Reaktion auf die COVID-19-Impfung höher. Die bloße Einordnung einer Person in die Kategorie „immunsupprimiert“ oder „gesund“ ließ jedoch keine verlässliche Vorhersage des Ergebnisses zu. Einige Teilnehmer mit geschwächtem Immunsystem entwickelten dennoch starke Reaktionen. Gleichzeitig zeigten etwa 5 % bis 6 % der gesunden Teilnehmer schwache Impfreaktionen.
„Sentinel“-Antikörper signalisieren die Immunbereitschaft
Bestimmte Antikörper, die bereits vor der Impfung im Blut vorhanden waren, stachen in der Analyse besonders hervor. Höhere Konzentrationen von Antikörpern gegen häufige Mikroben, darunter Staphylococcus aureus, RSV und das humane Respiratorische Virus 3, waren mit stärkeren Reaktionen auf COVID-19-Impfstoffe verbunden. Die Forscher bezeichnen diese Antikörper als „Sentinel“-Antikörper, da sie als eine Art Frühwarnsignal für die zugrunde liegende Immunbereitschaft einer Person dienen können. Dabei geht es nicht darum, dass diese Antikörper den Impfstoff direkt unterstützen. Vielmehr könnten sie Hinweise darauf liefern, wie gut bestimmte Bereiche des Immunsystems bereits vor der Impfung auf einen neuen Reiz reagieren können. Die Antikörper spiegeln dabei auch die individuelle Immunerfahrung eines Menschen wider, die durch frühere Kontakte mit Viren und Bakterien geprägt wurde.
Das Team untersuchte daher auch, ob der vollständige Antikörper-Fingerabdruck aussagekräftiger sein könnte als einzelne Biomarker. Dafür analysierte ein Deep-Learning-Modell zahlreiche Antikörperwerte gleichzeitig und suchte nach Mustern, die mit einer starken oder schwachen Impfantwort verbunden waren. Dieser Ansatz könnte besonders hilfreich sein, weil die Immunreaktion von vielen Faktoren und der individuellen Vorgeschichte geprägt wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass nicht ein einzelner Antikörper entscheidend ist, sondern das Zusammenspiel vieler Immunsignale. Die KI könnte dabei helfen, solche komplexen Muster sichtbar zu machen, die mit herkömmlichen Analysemethoden nur schwer zu erkennen wären. Noch müssen weitere Studien zeigen, ob sich diese Signaturen zuverlässig auf andere Impfstoffe und Bevölkerungsgruppen übertragen lassen.
KI durchsucht Millionen von Immunsignalen
Die Ergebnisse verdeutlichen einen potenziellen Vorteil des Einsatzes von KI in der biomedizinischen Forschung. Systeme des maschinellen Lernens können Millionen biologischer Datenpunkte gleichzeitig analysieren und nach subtilen Zusammenhängen suchen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erkennen sind. Gerade bei der Untersuchung des Immunsystems kann dieser Ansatz hilfreich sein, da zahlreiche Faktoren gleichzeitig zusammenspielen. Alter, Vorerkrankungen, frühere Infektionen und Impfungen sowie die individuelle Immunbiografie können beeinflussen, wie der Körper auf einen Impfstoff reagiert.
In diesem Fall analysierte das Deep-Learning-Modell nicht nur einzelne Antikörper, sondern die Muster des gesamten untersuchten Antikörperprofils. Dadurch konnten die Forscher erkennen, dass bestimmte Kombinationen von Immunsignalen möglicherweise mehr über die spätere Impfantwort verraten als ein einzelner Biomarker. Das deutet darauf hin, dass das Immunsystem eher als miteinander vernetztes Ganzes betrachtet werden sollte. Die KI übernimmt dabei nicht die medizinische Entscheidung, sondern hilft den Forschern, in großen Datensätzen Zusammenhänge aufzuspüren, die sonst leicht übersehen werden könnten.
Die Forschung verdeutlicht zudem das Potenzial neuerer Technologien, mit denen sich viele Antikörperreaktionen gleichzeitig messen lassen. Anstatt lediglich zu prüfen, ob eine Person Antikörper gegen einen einzelnen Erreger besitzt, können Forscher ein wesentlich umfassenderes Immunbild erstellen. Dieses spiegelt die zahlreichen Kontakte des Immunsystems mit Viren, Bakterien und anderen Immunzielen wider. Solche groß angelegten Analysen könnten künftig dabei helfen, besser zu verstehen, warum Menschen auf denselben Impfstoff unterschiedlich reagieren.
Auf dem Weg zu einer personalisierteren Impfung
Noch steht die Anwendung einer solchen Analyse in der medizinischen Praxis allerdings am Anfang. Die gefundenen Muster müssen zunächst in weiteren Studien überprüft werden. Sollten sich die Ergebnisse in zukünftigen Studien bestätigen und auch auf andere Impfstoffe übertragen lassen, könnte der Ansatz weit über COVID-19 hinaus Anwendung finden. Die Analyse von Sentinel-Antikörpern könnte dabei helfen, bereits vor einer Impfung zu erkennen, welche Menschen wahrscheinlich eine starke und welche möglicherweise eine schwächere Immunantwort entwickeln werden. Das wäre insbesondere für ältere Menschen oder Personen mit Erkrankungen und Behandlungen interessant, die das Immunsystem beeinträchtigen können. Gleichzeitig könnten die Erkenntnisse die Impfstoffforschung und -entwicklung unterstützen, indem sie ein besseres Verständnis dafür liefern, welche biologischen Voraussetzungen eine erfolgreiche Immunisierung begünstigen.
Für Ärzte könnte ein solcher Test langfristig zusätzliche Informationen liefern, um Impfungen individueller zu planen. Bei Menschen mit einer erwartbar schwachen Immunantwort könnte beispielsweise eine engmaschigere Kontrolle der Immunreaktion sinnvoll sein. Auch zusätzliche Impfdosen oder andere Schutzmaßnahmen könnten gezielter in Betracht gezogen werden, sofern zukünftige Studien zeigen, dass solche Strategien tatsächlich einen zusätzlichen Nutzen bringen. Umgekehrt könnten Menschen mit einer voraussichtlich guten Impfantwort möglicherweise ohne zusätzliche Maßnahmen auskommen. Ziel wäre dabei nicht, bestehende Impfempfehlungen grundsätzlich zu ersetzen, sondern sie durch Informationen über die individuelle Immunlage zu ergänzen.
Auch die Impfstoffentwicklung könnte von einem besseren Verständnis dieser Unterschiede profitieren. Wenn bekannt ist, welche Merkmale des Immunsystems mit einer besonders guten Impfantwort verbunden sind, könnten Forscher gezielter untersuchen, wie sich eine ausreichende Immunreaktion auch bei Menschen mit schwächerer Ausgangslage fördern lässt. Die Erkenntnisse könnten damit nicht nur für die Frage relevant sein, wer gut auf einen Impfstoff reagiert, sondern auch dafür, wie Impfstoffe künftig so eingesetzt oder entwickelt werden können, dass möglichst viele Menschen einen zuverlässigen Schutz aufbauen.
Bis zu einer Anwendung in der medizinischen Praxis ist es allerdings noch ein weiter Weg. Die aktuelle Studie zeigt zunächst, dass sich im Blut bereits vor einer Impfung messbare Hinweise auf die spätere Immunreaktion finden lassen. Nun müssen weitere Studien klären, wie zuverlässig diese Signaturen tatsächlich sind, ob sie auch bei anderen Impfstoffen funktionieren und ob sich daraus konkrete medizinische Entscheidungen ableiten lassen. Sollte sich der Ansatz bestätigen, könnte er langfristig einen wichtigen Schritt hin zu einer personalisierteren Impfmedizin darstellen, bei der nicht nur der Impfstoff, sondern auch die individuelle Immunbiologie des Menschen stärker berücksichtigt wird.