研究人员设计了一种数学模型，可以预测不同患者群体(包括健康人群、癌症患者或免疫反应受到抑制的患者)对COVID-19的疫苗诱导免疫过程。

该模型是由马萨诸塞州总医院领导的团队与塞浦路斯大学的科学家合作开发的，它还对未来可能出现的情况(例如出现具有更大免疫逃避能力的变体)进行了预测，并揭示了新的二价疫苗的好处。

该模型建立在先前开发的数学框架之上，研究人员使用该框架来了解为什么COVID-19患者的治疗反应差异很大，并确定与这些不同反应相关的生物标志物，该模型于2021年发表在PNAS上。

在这项同样发表在PNAS上的新研究中，科学家们解决了随着时间的推移预测疫苗有效性的需求。

MGH E.L. Steele肿瘤生物学实验室主任、哈佛医学院安德鲁·沃克·库克放射肿瘤学教授、资深作者Rakesh K. Jain说:“我们使用这个模型来模拟病毒、患者和疫苗特征的差异如何影响COVID-19的结果。”

例如，该模型包含了不同的COVID变体，包括假设的变体;原疫苗和二价疫苗;对某些患者也有不同的考虑，比如癌症患者体内病毒、免疫细胞和肿瘤细胞之间的相互作用。

该模型预测，Pfizer-BioNTech或Moderna mRNA疫苗的加强剂量可以诱导基于抗体和免疫细胞的强烈增强反应，为健康个体提供超过一年的足够保护。然而，在免疫反应受到抑制的患者中，包括接受免疫抑制治疗的癌症患者，这种促进作用可能会迅速消退。

分析还显示，加强剂量的最佳时间表对所有变体都不相同。

Jain说:“我们的研究结果可能有助于为具有不同特征和合并症的个体提供加强疫苗接种的时间，以及新型病毒变异。”“随着我们接近SARS-CoV-2的流行阶段，合理利用疫苗增强剂的方法可能有助于确保公平获得疫苗，并有助于防止新变种的进一步爆发和发展。”

共同通讯作者是Lance L. Munn, MGH和Triantafyllos Stylianopoulos，塞浦路斯大学。MGH的其他作者是Chrysovalantis Voutouri, C. Corey Hardin, Vivek Naranbhai, Mohammad R. Nikmaneshi, Melin J. Khandekar和Justin F. Gainor。

Jain的研究得到了美国国立卫生研究院、国家癌症研究基金会、简氏信托基金会、奈尔斯·奥尔布赖特研究基金会和哈佛路德维希癌症中心的资助。穆恩的研究得到了美国国立卫生研究院的资助。Stylianopoulos的研究得到了欧洲研究理事会和塞浦路斯研究与创新基金会的支持。

注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。