Preparación para futuras variantes de coronavirus mediante inteligencia artificial
'El aprendizaje automático podría apoyar el desarrollo de fármacos de anticuerpos al permitir a los investigadores identificar qué anticuerpos tienen el potencial de ser más eficaces contra las variantes actuales y futuras'
Investigadores de la ETH de Zúrich han desarrollado un método para explorar las posibilidades de evolución del virus pandémico. Gracias a su trabajo, puede ser posible desarrollar terapias de anticuerpos y vacunas que tengan más probabilidades de ser eficaces también contra futuras variantes virales.
Imagen simbólica
Unsplash
El SARS-CoV-2 muta constantemente y cada nueva variante suele pillar al mundo por sorpresa. Tomemos como ejemplo la variante Omicron, altamente mutada, que surgió el pasado mes de noviembre y que obligó a las autoridades sanitarias a desarrollar una estrategia de respuesta rápida, a pesar de que, inicialmente, no había respuestas a preguntas importantes: ¿Hasta qué punto están protegidas las personas vacunadas y previamente infectadas contra la nueva variante? ¿Y las terapias con anticuerpos siguen siendo eficaces contra esta nueva versión del virus?
Investigadores dirigidos por el profesor Sai Reddy, del Departamento de Ciencia e Ingeniería de Biosistemas de la ETH de Zúrich, en Basilea, han desarrollado ahora una forma de utilizar la inteligencia artificial para responder a estas preguntas, incluso en tiempo real, inmediatamente después de la aparición de una nueva variante.
Explorar la multitud de variantes potenciales
Dado que los virus mutan de forma aleatoria, nadie puede saber con exactitud cómo evolucionará el SARS-CoV-2 en los próximos meses y años y qué variantes dominarán en el futuro. En teoría, no hay prácticamente ningún límite a las formas en que un virus podría mutar. Y este es el caso incluso cuando se considera una pequeña región del virus: la proteína pico del SARS-CoV-2, que es importante para la infección y la detección por parte del sistema inmunitario. Sólo en esta región hay decenas de miles de millones de mutaciones teóricas posibles.
Por ello, el nuevo método adopta un enfoque global: para cada variante de esta multitud de posibles variantes virales, predice si es o no capaz de infectar las células humanas y si será neutralizada por los anticuerpos producidos por el sistema inmunitario que se encuentran en las personas vacunadas y recuperadas. Es muy probable que entre todas estas variantes potenciales se esconda la que dominará la próxima etapa de la pandemia de COVID-19.
Evolución sintética y aprendizaje automático
Para establecer su método, Reddy y su equipo utilizaron experimentos de laboratorio para generar una gran colección de variantes mutadas de la proteína pico del SARS-CoV-2. Los científicos no produjeron ni trabajaron con virus vivos, sino que produjeron sólo una parte de la proteína espiga, por lo que no había peligro de fuga en el laboratorio.
La proteína de espiga interactúa con la proteína ACE2 de las células humanas para la infección, y los anticuerpos de la vacunación, la infección o la terapia de anticuerpos actúan bloqueando este mecanismo. Muchas de las mutaciones de las variantes del SARS-CoV-2 se producen en esta región, lo que permite al virus evadir el sistema inmunitario y seguir propagándose.
Aunque la colección de variantes mutadas que han analizado los investigadores comprende sólo una pequeña fracción de los varios miles de millones de variantes teóricamente posibles -que serían imposibles de analizar en un laboratorio-, contiene un millón de ellas. Éstas son portadoras de diferentes mutaciones o combinaciones de mutaciones.
Mediante la realización de experimentos de alto rendimiento y la secuenciación del ADN de este millón de variantes, los investigadores determinaron el grado de interacción de estas variantes con la proteína ACE2 y con las terapias de anticuerpos existentes. Esto indica lo bien que las posibles variantes individuales podrían infectar las células humanas y lo bien que podrían escapar de los anticuerpos.
Los investigadores utilizaron los datos recogidos para entrenar modelos de aprendizaje automático, que son capaces de identificar patrones complejos y, cuando se les da sólo la secuencia de ADN de una nueva variante, pueden predecir con precisión si ésta puede unirse a la ACE2 para la infección y escapar de los anticuerpos neutralizantes. Los modelos finales de aprendizaje automático pueden utilizarse ahora para hacer estas predicciones para decenas de miles de millones de variantes teóricamente posibles con mutaciones simples y combinatorias y que van mucho más allá del millón que se probó en el laboratorio.
Terapia de anticuerpos de próxima generación
El nuevo método ayudará a desarrollar la próxima generación de terapias con anticuerpos. Varios de estos fármacos de anticuerpos se desarrollaron para tratar el virus del SARS-CoV-2 original y se aprobaron para su uso en Estados Unidos y Europa. Entre ellos, cinco fármacos de anticuerpos fueron retirados del uso clínico y muchos otros en desarrollo clínico se interrumpieron porque ya no podían neutralizar la variante Omicron. Para hacer frente a este reto, el nuevo método podría aplicarse para identificar qué anticuerpos tienen la actividad más amplia.
"El aprendizaje automático podría apoyar el desarrollo de fármacos de anticuerpos al permitir a los investigadores identificar qué anticuerpos tienen el potencial de ser más eficaces contra las variantes actuales y futuras", afirma Reddy. Los investigadores ya están trabajando con empresas de biotecnología que están desarrollando terapias de anticuerpos contra la COVID-19 de próxima generación.
Identificación de variantes capaces de escapar a la inmunidad
Además, el método desarrollado en la ETH de Zúrich podría aplicarse para apoyar el desarrollo de la próxima generación de vacunas contra el COVID-19. El objetivo es identificar variantes del virus que sigan uniéndose a la proteína ACE2 -y que, por tanto, puedan infectar células humanas- pero que no puedan ser neutralizadas por los anticuerpos presentes en las personas vacunadas y recuperadas. En otras palabras, variantes que puedan escapar a la respuesta inmunitaria humana. Este fue el caso de la variante Omicron, que escapó a la mayoría de los anticuerpos y este invierno dio lugar a muchas infecciones en personas vacunadas y previamente infectadas. Por lo tanto, al igual que las terapias con anticuerpos, es una gran ventaja que las vacunas puedan inducir anticuerpos que proporcionen protección contra posibles variantes virales futuras.
"Por supuesto, nadie sabe cuál será la próxima variante del SARS-CoV-2", afirma Reddy. "Pero lo que podemos hacer es identificar las mutaciones clave que pueden estar presentes en futuras variantes, y luego trabajar para desarrollar vacunas por adelantado que proporcionen una gama más amplia de protección contra estas posibles variantes futuras".
Una toma de decisiones más rápida para la salud pública
Por último, este método de aprendizaje automático también puede servir de apoyo a la salud pública, ya que cuando surge una nueva variante, puede realizar rápidamente predicciones sobre si los anticuerpos producidos por las vacunas existentes serán eficaces. De este modo, puede acelerar el proceso de toma de decisiones relacionadas con la vacunación. Por ejemplo, puede ocurrir que las personas que recibieron una determinada vacuna produzcan anticuerpos que no sean eficaces contra una nueva variante y, por tanto, deban recibir vacunas de refuerzo lo antes posible.
Reddy señala que la tecnología también podría adaptarse a otros virus circulantes, como el de la gripe, ya que la predicción de futuras variantes de la gripe puede servir de apoyo al desarrollo de vacunas contra la gripe estacional.
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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