血液抗體預測疫苗反應研究

由亞利桑那州立大學約書亞·拉貝爾（Joshua LaBaer）領導的研究團隊於2026年9月17日在《Cell Press Blue》期刊發表了一項重要研究，指出透過分析接種疫苗前的血液中隱藏的抗體模式，能夠預測個人對疫苗的免疫反應強弱。 研究人員分析了4,089名參與者的8,687份血液樣本，針對185種抗原進行檢測。結果發現，金黃色葡萄球菌、呼吸道融合病毒（RSV）以及人類呼吸道病毒3型等微生物的預存抗體水準較高者，對新冠疫苗產生的免疫反應通常更為強烈。 該研究團隊利用人工智慧（AI）中的深度學習模型，將多項生物標記數據組合成廣泛的抗體指紋圖譜，成功在接種前區分出強效反應者與免疫反應較弱者，突破了傳統僅依賴年齡、性別或健康類別的侷限。 這項研究成果若經進一步臨床驗證，未來有助於醫療人員針對免疫反應較弱的高風險群體制定個人化接種策略，例如提供額外劑量或更緊密的健康追蹤，從而提升整體公共衛生防護成效。