使用可穿戴传感器和数字双胞胎技术开发一种与疫苗相关的反应性个性化的数字生物标志物

科学领域:

• 免疫学 免疫学 免疫学
• 生物技术是生物技术.
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 疫苗反应依赖于天生的免疫激活和细胞因子合成.
• 主观症状 (反应性) 可以预测免疫反应,但被nocebo效应所混.
• 可穿戴式传感器可以检测疫苗接种后的客观生理变化,从而解释个体基线变化.

研究的目的:

• 开发一种客观的方法来量化个体对疫苗接种的生理反应.
• 克服主观症状报告和nocebo效应的局限性.
• 为个性化疫苗评估建立一个数字生物标志物.

主要方法:

• 利用可穿戴的干传感器补丁和基于相似性的建模 (SBM) 来创建个体生理数字双胞胎.
• 通过分析接受104剂COVID疫苗接种的88名参与者的疫苗接种前数据,建立了个性化的数字双胞胎.
• 通过比较疫苗接种前和后的数据来开发多变量数字生物标志物,以隔离疫苗诱导的变化.

主要成果:

• 与单个生理学测量相比,多变量数字生物标志物显示出更好的系统反应性预测能力.
• 这种生物标志物与20名参与者的子组中疫苗诱导的幽默和细胞免疫力变化存在相关性.
• 实现了对疫苗反应的客观测量,克服了主观报告偏见.

结论:

• 数字生物标志物可以客观地识别独特的个体对疫苗接种的反应.
• 这种方法有可能使疫苗方案个性化,并改善疫苗疗效监测.
• 未来的应用可能包括根据个体生理反应优化疫苗策略.