Aprovechando el aprendizaje profundo para desarrollar inhibidores sostenibles de COVID-19

Colaboración Eisbach Bio GmbH & Technische Universität Kaiserslautern

10.09.2021 - Alemania

Eisbach Bio GmbH y el equipo del Prof. Dr.-Ing. Naim Bajcinca de la Technische Universität Kaiserlautern (TUK) anuncian una colaboración en la que utilizarán el aprendizaje profundo para rastrear y localizar las mutaciones que surjan en el genoma del SARS-CoV-2 y desarrollar pequeños inhibidores moleculares sostenibles que se dirijan al virus a largo plazo.

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Imagen simbólica

El proyecto titulado Predicción de mutaciones basada en la IA y desarrollo de inhibidores de proteínas relevantes en el SARS-CoV-2 (AIMPID) se centra en la predicción de mutaciones en el genoma del SARS-CoV-2 y en el desarrollo de pequeñas moléculas inhibidoras dirigidas a los productos proteicos virulentos de las mutaciones predichas para bloquear sus actividades. Al ser un virus de ARN, el SARS-CoV-2 es propenso a sufrir mutaciones en su genoma. Estas mutaciones probablemente harán que las vacunas y los fármacos actuales pierdan eficacia con el tiempo. El rastreo de los patrones de mutación en el genoma viral permitirá identificar las regiones menos mutables. Este conocimiento ayudará a los equipos colaboradores a diseñar moléculas inhibidoras más duraderas y sostenibles, lo que ayudará a controlar la propagación global de la pandemia. Las principales tareas del proyecto incluyen la predicción de la tasa de mutación, de los residuos específicos mutados entre todas las proteínas virales y el desarrollo de pequeñas moléculas inhibidoras contra una o más proteínas diana específicas traducidas a partir de las secuencias de ARN mutadas del virus. Uno de los objetivos de la colaboración es generar una pequeña molécula inhibidora de una proteína crítica del SARS-CoV-2 que tenga el potencial de inhibir las variantes actuales y futuras del virus del SARS-CoV-2.

El proyecto está parcialmente financiado por el programa ZIM del Ministerio Federal de Economía y Energía. Se trata de una colaboración entre el departamento de I+D de Eisbach y la Cátedra de Mecatrónica de Ingeniería Mecánica y de Automoción de la TUK.

El desarrollo de fármacos antivirales basados en el aprendizaje profundo completará los otros activos de Eisbach en COVID-19 y funcionará en paralelo a los inhibidores de moléculas pequeñas ya desarrollados.

Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.

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