En el ámbito de la inmunología computacional, predecir la respuesta a una vacuna de refuerzo presenta desafíos complejos. No se trata solo de anticipar el pico de anticuerpos tras la administración, sino también de estimar cuánto tiempo persistirá esa protección. Ambas dimensiones dependen de mecanismos biológicos parcialmente distintos: la fase aguda se relaciona con la activación de células B, mientras que la durabilidad está vinculada a la memoria inmunológica a largo plazo. Los modelos tradicionales suelen centrarse en una sola métrica, perdiendo la visión integral del proceso de subida y caída. Para abordar esto, se ha propuesto una arquitectura de fusión multimodal multitarea que combina codificadores preentrenados con un aprendizaje contrastivo supervisado. Este enfoque permite manejar datos heterogéneos y con ausencias estructuradas, algo habitual en estudios clínicos con muestras reducidas. Al aplicar esta técnica a un conjunto de datos de refuerzo de tos ferina, se lograron predicciones significativas tanto para el pico como para la durabilidad, superando a modelos baseline como regresión logística o XGBoost. El análisis de contribución por modalidad reveló que las citoquinas son determinantes para el pico, mientras que los anticuerpos basales lo son para la persistencia. Este tipo de soluciones demuestra el valor de integrar múltiples fuentes de datos mediante inteligencia artificial.
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