Os resultados do estudo fornecem um método de prova de conceito que pode ser dimensionado para abordar a necessidade urgente de uma triagem mais eficaz da cadeia de suprimentos de vacinas globais. Um benefício fundamental é que ele usa espectrômetros de massa clínicos já distribuídos globalmente para diagnósticos médicos.

A população global está cada vez mais dependente de vacinas para manter a saúde da população, com bilhões de doses usadas anualmente em programas de imunização em todo o mundo. A grande maioria das vacinas é de excelente qualidade. No entanto, um aumento nas vacinas abaixo do padrão e falsificadas ameaça a saúde pública global. Além de não tratar a doença para a qual foram destinadas, elas podem ter consequências graves para a saúde, incluindo a morte, e reduzir a confiança nas vacinas. Infelizmente, atualmente não há infraestrutura global em vigor para monitorar as cadeias de suprimentos usando métodos de triagem desenvolvidos para identificar vacinas ineficazes.

Neste novo estudo, pesquisadores desenvolveram e validaram um método que é capaz de distinguir vacinas autênticas e falsificadas usando instrumentos desenvolvidos para identificar bactérias em laboratórios de microbiologia hospitalar. O método é baseado em espectrometria de massa de ionização/dessorção a laser assistida por matriz (MALDI-MS), uma técnica usada para identificar os componentes de uma amostra dando às moléculas constituintes uma carga e então separando-as. A análise MALDI-MS é então combinada com aprendizado de máquina de código aberto. Isso fornece um modelo multicomponente confiável que pode diferenciar vacinas autênticas e falsificadas, e não depende de um único marcador ou constituinte químico.

O método distinguiu com sucesso entre uma série de vacinas genuínas – incluindo a da gripe, do vírus da hepatite B e da doença meningocócica – e soluções comumente usadas em vacinas falsificadas, como o cloreto de sódio.

O professor James McCullagh , colíder do estudo e professor de Química Biológica no Departamento de Química da Universidade de Oxford, disse: "Estamos entusiasmados em ver a eficácia do método e seu potencial para implantação na triagem de autenticidade de vacinas no mundo real. Este é um marco importante para o consórcio Vaccine Identity Evaluation (VIE), que se concentra no desenvolvimento e avaliação de dispositivos inovadores para detectar vacinas falsificadas e abaixo do padrão, apoiados por vários parceiros de pesquisa, incluindo a Organização Mundial da Saúde (OMS), autoridades regulatórias de medicamentos e fabricantes de vacinas."

O estudo 'Usando espectrometria de massa de ionização por dessorção a laser assistida por matriz combinada com aprendizado de máquina para triagem de autenticidade de vacinas' foi publicado na npj Vaccines.

Esta pesquisa foi financiada por duas famílias filantrópicas anônimas, a Oak Foundation, a Wellcome Trust e a Organização Mundial da Saúde (OMS).

O estudo foi liderado por uma equipe do Centro de Pesquisa em Espectrometria de Massa do Departamento de Química e do Departamento de Bioquímica da Universidade de Oxford e fez parte de um consórcio de pesquisa envolvendo equipes do Laboratório Rutherford Appleton do STFC em Harwell e dos Departamentos de Química, Bioquímica e do Departamento de Medicina Nuffield do Centro de Pesquisa em Saúde Global da Universidade de Oxford.