Creazione di un vaccino versatile per affrontare il Covid-19 nelle sue molteplici forme

Creating a versatile vaccine to address Covid-19 in its various forms.

Aiutati dal machine learning, gli scienziati stanno lavorando per sviluppare un vaccino che sarebbe efficace contro tutte le varianti del SARS-CoV-2.

Researchers working on a new type of Covid-19 vaccine, which was developed with the use of machine learning, say it is designed to be pan-variant, targeting the activation of “killer” T cells.

Uno dei 12 lavori di Ercole, secondo la mitologia antica, era distruggere un mostro a nove teste chiamato Idra. La sfida era che quando Ercole usava la sua spada per tagliare una testa del mostro, due ne crescevano al suo posto. Aveva quindi bisogno di un’arma aggiuntiva, una torcia, per sconfiggere il suo nemico.

Ci sono paralleli tra questa leggenda e la nostra battaglia in corso da tre anni con SARS-Cov-2, il virus che causa il Covid-19. Ogni volta che gli scienziati hanno pensato di aver domato un ceppo del virus – sia esso alfa, beta, delta o omicron – un’altra variante o sottovariante è emersa poco dopo.

Per questo motivo, i ricercatori del MIT e di altre istituzioni stanno preparando una nuova strategia contro il virus – un nuovo vaccino che, a differenza di quelli in uso oggi, potrebbe potenzialmente contrastare tutte le varianti della malattia, avendo una proprietà chiamata “pan-varianza” che potrebbe evitare la necessità di un diverso booster shot ogni volta che un nuovo ceppo entra in circolazione. In un articolo pubblicato oggi sulla rivista Frontiers in Immunology, il team riporta gli esperimenti su topi che dimostrano l’efficacia del vaccino nella prevenzione della morte da infezione da Covid-19.

I vaccini virali di solito funzionano esponendo il sistema immunitario a un piccolo pezzo del virus. Ciò può creare risposte apprese che proteggono le persone in seguito quando vengono esposte al virus effettivo. La premessa dei vaccini standard Covid-19, come quelli prodotti da Moderna e Pfizer, è attivare la parte del sistema immunitario che rilascia anticorpi neutralizzanti. Fanno ciò fornendo alle cellule istruzioni (sotto forma di molecole di mRNA) per la produzione della proteina spike: una proteina presente sulla superficie del virus Covid-19 la cui presenza può innescare una reazione immunitaria. “Il problema di questo approccio è che il bersaglio continua a cambiare” – la proteina spike stessa può variare tra diversi ceppi virali – “e questo può rendere il vaccino inefficace”, dice David Gifford, professore del MIT in ingegneria elettrica e informatica e ingegneria biologica, nonché coautore del documento Frontiers.

Lui e i suoi colleghi hanno quindi adottato un approccio diverso, selezionando un bersaglio diverso per il loro vaccino: attivare la parte del sistema immunitario che libera cellule T “killer”, che attaccano le cellule infette dal virus. Un vaccino di questo tipo non impedirà alle persone di contrarre il Covid-19, ma potrebbe impedire loro di ammalarsi gravemente o morire.

Un’innovazione chiave effettuata da questo gruppo – che comprendeva ricercatori del MIT, dell’Università del Texas, della Boston University, della Tufts University, del Massachusetts General Hospital e della Acuitas Therapeutics – è stata quella di introdurre tecniche di apprendimento automatico nel processo di progettazione del vaccino. Un aspetto critico di quel processo consiste nel determinare quali parti di SARS-Cov-2, quali peptidi (catene di amminoacidi che sono i mattoni delle proteine), dovrebbero essere incorporati nel vaccino. Ciò comporta la selezione di migliaia di peptidi nel virus e la scelta di solo 30 o giù di lì che dovrebbero essere incorporati.

Ma quella decisione deve tener conto delle cosiddette molecole HLA – frammenti proteici sulla superficie delle cellule che fungono da “cartelloni pubblicitari”, dicendo alle cellule immunitarie (che mancano di visione a raggi X) ciò che sta accadendo all’interno di altre cellule. La visualizzazione di specifici frammenti proteici può indicare, ad esempio, che una certa cellula è infettata da SARS-Cov-2 e deve essere eliminata.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati utilizzati per risolvere un complesso insieme di “problemi di ottimizzazione”, come nota Brandon Carter, uno studente di dottorato del Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Informatica del MIT, affiliato al Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT, e primo autore del nuovo articolo. L’obiettivo principale è selezionare i peptidi che sono presenti, o “conservati”, in tutte le varianti del virus. Ma quei peptidi devono anche essere associati a molecole HLA che hanno una elevata probabilità di essere visualizzate in modo da poter avvisare il sistema immunitario. “Si desidera che ciò accada nel maggior numero possibile di persone per ottenere la massima copertura della popolazione dal tuo vaccino”, afferma Carter. Inoltre, si vuole che ogni individuo sia coperto più volte dal vaccino, aggiunge. “Questo significa che più di un peptide nel vaccino è previsto per essere visualizzato da alcune HLA in ogni persona”. Raggiungere questi vari obiettivi è un compito che può essere significativamente accelerato dagli strumenti di apprendimento automatico.

Sebbene ciò tocchi l’estremità teorica di questo progetto, gli ultimi risultati sono stati ottenuti da esperimenti effettuati dai collaboratori della University of Texas Medical Branch in Galveston, che hanno dimostrato una forte risposta immunitaria nei topi a cui è stato somministrato il vaccino. I topi in questo esperimento non sono morti ma sono stati “umanizzati”, il che significa che avevano una molecola HLA trovata nelle cellule umane. “Questo studio”, dice Carter, “offre la prova in un sistema vivente, un vero topo, che i vaccini che abbiamo ideato utilizzando l’apprendimento automatico possono garantire protezione dal virus Covid”. Gifford caratterizza il loro lavoro come “la prima evidenza sperimentale che un vaccino formulato in questo modo sarebbe efficace”.

Paul Offit, un professore di pediatria nella Divisione di Malattie Infettive presso l’Ospedale Pediatrico di Philadelphia, trova i risultati incoraggianti. “Molte persone si chiedono quali approcci verranno utilizzati per creare vaccini Covid-19 in futuro”, dice Offit. “Dato che le cellule T sono fondamentali nella protezione contro il Covid-19 grave, i futuri vaccini che si concentreranno sull’induzione delle risposte delle cellule T più ampie rappresenteranno un passo importante nella prossima generazione di vaccini”.

Sarebbero necessari ulteriori studi sugli animali e successivi studi sugli esseri umani prima che questo lavoro possa introdurre la “prossima generazione di vaccini”. Il fatto che il 24% delle cellule polmonari nei topi vaccinati fossero cellule T, afferma Gifford, “ha dimostrato che i loro sistemi immunitari erano pronti a combattere le infezioni virali”. Ma bisogna fare attenzione ad evitare una risposta immunitaria troppo forte, avverte, per non causare danni ai polmoni.

Altre domande sorgono. I vaccini per le cellule T dovrebbero essere utilizzati invece dei vaccini standard a proteina spike o in combinazione con essi? Mentre potrebbe essere possibile potenziare i vaccini esistenti includendo un componente di cellule T, afferma Gifford, “unire due cose potrebbe non essere strettamente additivo, poiché una parte del vaccino potrebbe mascherare l’altra”.

Tuttavia, lui e i suoi colleghi ritengono che il loro vaccino per le cellule T abbia il potenziale per aiutare gli individui immunocompromessi che non possono produrre anticorpi neutralizzanti e quindi potrebbero non beneficiare dei tradizionali vaccini Covid. Il loro vaccino potrebbe anche alleviare la sofferenza del “lungo Covid” in persone che continuano a ospitare serbatoi del virus molto tempo dopo la loro infezione iniziale.

Il meccanismo dietro i vaccini influenzali attuali, come i vaccini Covid-19 attuali, è quello di indurre anticorpi neutralizzanti, ma quei vaccini non funzionano sempre per diverse varianti dell’influenza. Carter vede il potenziale per vaccini influenzali basati su una risposta delle cellule T, “che potrebbero dimostrarsi più efficaci, fornendo una copertura più ampia, a causa della loro pan-varianza”.

Le metodologie che stanno sviluppando non sono limitate al solo Covid-19 o all’influenza, afferma, in quanto potrebbero essere applicate anche alla lotta contro il cancro. Gifford concorda, affermando che un vaccino per le cellule T, progettato per massimizzare la protezione immunitaria sia all’interno di un individuo che tra il maggior numero di individui, potrebbe diventare una risorsa chiave nella lotta contro il cancro. “Non è nell’ambito del nostro studio attuale”, afferma, “ma potrebbe essere oggetto di futuri lavori”.

Gli altri contributori del MIT al lavoro erano Ge Liu e Alexander Dimitrakakis. Il lavoro è stato supportato, in parte, da Schmidt Futures e da una sovvenzione dell’Istituto di Trasformazione Digitale C3.ai a David Gifford.