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Desarrollan modelo computacional que analiza la evolución del coronavirus

De la tinta de Arturo Barba.

Arturo Barba Viernes 15 De Enero, 2021 · 06:54 am
Desarrollan modelo computacional que analiza la evolución del coronavirus
La capacidad de los virus para mutar, evadir el sistema inmune y causar una infección, se llama “escape viral” / Pixabay

Ante la rápida evolución y mutación del coronavirus del SARS-CoV-2, un equipo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrolló un modelo computacional que les permite analizar y simular cómo podría evolucionar el virus y escapar de los ataques del sistema inmunológico.

Esa capacidad de los virus para mutar, evadir el sistema inmune y causar una infección se llama “escape viral” y es el principal obstáculo para desarrollar vacunas y medicamentos; por ello, entender sus complejos mecanismos es clave para el desarrollo del arsenal terapéutico en la lucha contra la pandemia de COVID-19, que ya ha cobrado la vida de casi dos millones de personas y ha enfermado a más de 93 millones en todo el planeta.

Foto: Pixabay

 

Los investigadores encabezados por Brian Hie, del Laboratorio de Inteligencia Artificial y Ciencias Computacionales del MIT, señalan en el artículo publicado esta semana en la revista Science, que lograron modelar “el escape viral” con algoritmos de aprendizaje automático basados en el lenguaje humano y con ellos identificaron algunas mutaciones de escape que hacen que un virus se “vea” diferente ante el sistema inmunológico.

Usaron un modelo que se desarrolló originalmente para analizar el lenguaje y representaron los cambios en el virus como si fueran alteraciones similares a las que hay en los patrones del lenguaje, como cuando se modifican palabras que preservan su gramaticalidad en una oración, pero cambian su significado.

Por ejemplo, se analiza la frecuencia con la que ciertas palabras ocurren juntas y pueden predecir aquellas palabras diferentes que se pueden usar para completar una oración como “Ana comió huevos por…”; la palabra elegida debe ser gramaticalmente correcta y tener el significado correcto. En este caso, podría cambiarse la palabra “comió” por “desayunó” o “almorzó”.

Prácticamente se trata de una técnica que conforma un puente entre las características de un virus, su interpretación por el sistema inmunológico del huésped, las propiedades de las oraciones en el lenguaje natural y su interpretación humana. Un modelo entre el lenguaje natural y la evolución viral.

Foto: Pixabay

 

Con este enfoque, los científicos pueden predecir con precisión los patrones estructurales de escape, utilizando datos de la secuencia genética de la proteína espiga o de pico del coronavirus (con el que invade e infecta las células humanas).

Los virus mutan y evolucionan muy rápido, especialmente los virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) y el de influenza, pero para que estas mutaciones promuevan el “escape viral” deben cambiar la forma de las proteínas de la superficie, a fin de que los anticuerpos que las atacan no puedan unirse a ellas.

Los investigadores del MIT configuraron la información de las secuencias genéticas del virus con los criterios del modelo de lenguaje para determinar si la proteína codificada por una secuencia particular es funcional o no. El significado semántico es análogo a si la proteína puede tomar una nueva forma que le ayude a evadir a los anticuerpos. Por lo tanto, una mutación que permite el escape viral debe mantener la “gramaticalidad” de la secuencia, pero cambiar la estructura de la proteína de una manera útil. Así, el virus se disfraza para que el sistema inmunológico no lo detecte.

Los investigadores programaron un modelo de lenguaje natural para analizar patrones encontrados en las secuencias genéticas, lo que les permitió predecir nuevas secuencias que tienen otras funciones pero que siguen las reglas biológicas de la estructura de las proteínas.

Foto: Pixabay

 

Una ventaja significativa de este modelado es que solo se requiere información de la secuencia genética, que es mucho más fácil de obtener que las complejas estructuras de las proteínas.

La técnica se puede aplicar con una cantidad relativamente pequeña de información hacia diversos objetivos y otros virus, por ejemplo, el análisis de la hemaglutinina de la influenza y la glicoproteína de la envoltura del VIH-1, que llevaron a cabo los investigadores con el uso de  60 mil secuencias del VIH, 45 mil secuencias de la influenza y 4 mil secuencias del SARS-CoV-2.

Los modelos del lenguaje son complejos y poderosos y pueden “aprender” la intrincada estructura de distribución genética del virus y obtener una idea de la función simplemente a partir de una pequeña variación de la secuencia.

El modelo “aprende” estas propiedades de coocurrencia y covariación de aminoácidos para predecir las secuencias de la proteína espiga e identificar la manera en cómo podría evolucionar el coronavirus y mutar algunas secuencias de sus proteínas virales que podrían ayudarle a resistir el ataque del sistema inmune. Este modelo sugirió que una parte de la proteína espiga llamada subunidad S2 tiene menos probabilidades de generar mutaciones de escape.

Ante el surgimiento de las nuevas variantes del coronavirus en Reino Unido, Sudáfrica y Brasil, una de las principales preocupaciones de los científicos es saber qué tan rápido muta el SARS-CoV-2 para que las vacunas mantengan su efectividad.

Hasta ahora, las investigaciones sugieren que el coronavirus no muta tan rápidamente como la influenza o el VIH, sin embargo, saben que se debe continuar el análisis pormenorizado, para lo cual  este nuevo modelo ayuda a generar probables predicciones de su evolución. Es decir, este mismo sistema puede ayudar a los científicos a mejorar el diseño de nuevas vacunas ante el surgimiento de nuevas mutaciones y cepas del coronavirus.

Foto: Pixabay

 

Usan mexicanos medicamento antiparasitario contra la COVID-19

Un equipo de médicos del estado de México encabezado por José Meneses, de la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma del Estado de México, probó en 41 pacientes de COVID-19 el medicamento antiparasitario llamado nitazoxanida (NTZ), usado comúnmente contra las infecciones estomacales para controlar la enfermedad entre adultos jóvenes y mujeres embarazadas.

De acuerdo con un artículo publicado en la revista The Journal of Infection in Developing Countries, los investigadores reportaron que 39 de 41 pacientes tratados con este fármaco se recuperaron y dos de ellos fallecieron.

El artículo describe los resultados del tratamiento de pacientes de COVID-19 con NTZ en tres entornos clínicos: 20 mujeres embarazadas/puerperio; 5 pacientes hospitalizados en Servicio de Medicina Interna; y 16 de un entorno ambulatorio, en Toluca y en la Ciudad de México.

Del primer grupo de 20 personas, entre ellas 17 mujeres embarazadas y 3 en puerperio inmediato, fue exitoso en 18 casos con dos muertes lamentables. Los cinco casos tratados en un Servicio de Medicina Interna mostraron un resultado positivo con dos pacientes destetados y en ventilación mecánica. De los 16 pacientes restantes, tratados en un entorno ambulatorio, todos se curaron.

“La nitazoxanida parece ser útil contra el SARS-CoV-2, no solo en una intervención temprana sino también en estado crítico, así como en el embarazo sin efectos no deseados para los bebés”, señala el artículo. “Como terapia adyuvante se utilizó budesonida, que parece contribuir a la mejoría clínica”.

La NTZ se usa en el tratamiento de la diarrea tanto en adultos como en niños, causada por el protozoario criptosporídio o giardia. Es de uso común en forma de tabletas y no tiene alto costo.

Los investigadores señalan que este fármaco podría ser útil para hacer frente a la pandemia de COVID-19 como un régimen seguro y disponible para ser probado de forma masiva y de forma inmediata; no obstante, aún hacen falta pruebas clínicas en grupos más numerosos de pacientes.

 

Comentarios y sugerencias: @abanav y abanav@gmail.com

*Las opiniones expresadas en esta sección son de exclusiva responsabilidad del autor y no necesariamente representan la opinión de MVS Noticias