图片来源：Pixabay来源 MIT CSAIL
作者 Adam Conner-Simons
翻译 谢一璇
审校 戚译引
Moderna 和辉瑞的新冠疫苗引发了社会各界的强烈关注。两家公司宣称其疫苗对所有人群均具有 95% 的有效性，一些医学专家却对这种说法表示担忧。
麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究人员证明，疫苗可能对不同的种族有不同的有效性，并称疫苗应该在具有不同遗传背景的人群中进行严格的测试。
该团队使用先进的机器学习人工智能方法，分析了一种与 Moderna 和辉瑞的疫苗近似的疫苗，发现疫苗的有效性与族裔有关。AI 预测有不到 0.5% 的白人参与者的细胞免疫系统无法对疫苗产生有效响应，而对于亚裔参与者，这一比例达到了近 10%。（族裔信息由参与者自己报告。）
该研究最初以预印本形式在 bioRxiv 发布，2020 年 11 月 27 日在 Cell Systems 发表。研究资深作者、麻省理工学院（MIT）David Griffod 教授说：“显然还有许多其他因素需要考虑，但我们的初步结果表明，平均看来，非裔或亚裔人群可能有稍高的接种疫苗后无效的风险。我们的研究表明，临床试验需要将参与者的族裔作为考虑因素，以确保疫苗有效性数据是从适当的人群中获得的。”
Gilffor 和两位博士生 Ge Liu 和 Brandon Carter 还提出一种基于机器学习的方法，有望提高疫苗对特定人群的有效性，那就是向每剂疫苗中添加少量新冠病毒多肽。
该方法使用的“疫苗增强剂”成分已在新冠肺炎患者身上观察到能够有效引起机体的细胞免疫系统响应。研究团队称，初步实验表明对每剂疫苗中加入 5 到 20 个多肽，就能将疫苗对所有人群的有效性提高到接近 100%。
研究人员认为，如果一种疫苗能够使得，如果调节人体免疫系统的蛋白质（HLA 等位基因）能够显示出至少 6 种新冠疫苗多肽，则该疫苗可被认为是非常有效的。
这项研究基于该团队已有的 Opti-Vax 系统进行，旨在设计新疫苗，以及增强现有疫苗，使其能够更好地适用于多样化人群。
接下来，研究人员计划开展合作，在动物模型上对他们的疫苗设计进行检验，希望了解和目前临床试验中的疫苗相比，他们提出的加入病毒碎片引发免疫响应的方案能否提供更强的保护。
这项工作得到了 Schmidt Futures、Google Cloud 和美国国立卫生研究院的部分支持。
参考来源：
https://www.csail.mit.edu/news/mit-study-covid-19-vaccines-may-be-less-effective-asian-americans
