El coronavirus se hace cada vez más infeccioso, sugiere inteligencia artificial

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El coronavirus se hace cada vez más infeccioso, sugiere inteligencia artificial

Visualización del SARS-CoV-2

Un nuevo modelo de aprendizaje automático sugiere que las mutaciones en el genoma del SARS-CoV-2 han hecho que el virus sea más infeccioso.

Luego de analizar el genotipo del coronavirus en más de 20.000 muestras, los investigadores encontraron que cinco de los seis subtipos de virus conocidos son ahora más infecciosos.

Los detalles de su investigación, que aún no ha sido revisada por pares, se encuentran en el portal de preimpresiones arXiv.org

¿La mutación siempre incrementa la infectividad?

Los virus mutan, es un proceso natural. Muchas mutaciones son en última instancia benignas y presentan poco o ningún riesgo para los pacientes infectados.

En algunos casos, estas mutaciones incluso hacen que el virus sea menos infeccioso; es decir, que tenga menor capacidad de transmitirse. Sin embargo, lo que descubrió el equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Michigan es todo lo contrario.

Incrementó su infectividad

Guowei Wei, autor principal del estudio, y su equipo estudiaron y analizaron los patrones de mutación durante meses. Esto les permitió rastrear los cambios en las muestras que tenían a su alcance.

«El conocimiento sobre la infectividad del SARS-CoV-2 es un factor vital para las medidas preventivas contra la covid-19 y la reapertura de la economía global», dijo Wei. «Una pregunta crucial es cuáles son las ramificaciones de estas mutaciones en la transmisión, el diagnóstico, la prevención y el tratamiento de la covid-19».

La infección se produce cuando la proteína espiga (o S) interactúa con un receptor de la célula huésped humana llamado enzima conversiva de la angiotensina 2 (o ACE2).

En lo que respecta a la ACE2, los científicos le prestan especial atención al concepto conocido como “afinidad de unión”. Esta última es la fuerza de interacción de unión entre la proteína espiga y el receptor del huésped durante la etapa inicial de infección.

«La infectividad aumenta si se fortalece la afinidad de unión», dijo Wei. «Actualmente, se han encontrado más de 50 mutaciones junto con la interfaz de unión al dominio receptor-obligatorio (o RBD para abreviar) de las proteínas espiga que tiene 194 posibles sitios de mutación».

Aprendizaje automático para la ciencia

Con esto en mente, el equipo desarrolló un modelo de aprendizaje automático, una red neuronal avanzada. El objetivo era analizar más de 8.000 registros de interacción de proteínas para determinar el impacto de las mutaciones conocidas actuales en la afinidad de unión de la proteína espiga del SARS-CoV-2.

Los resultados sugirieron que había una mayor afinidad de unión en cinco de los seis subtipos conocidos. Con esto, se concluyó que la infectividad puede haber aumentado como resultado de las mutaciones.

Preocupados de que el virus siga aumentando su infectividad con las mutaciones, el equipo dirigió su modelo hacia el futuro.

“Es extremadamente importante saber si los subtipos futuros de SARS-CoV-2 supondrían un peligro inminente para la salud pública», dijo Wei. «Con este fin, hemos realizado una selección sistemática de todas las posibles 3.686 mutaciones futuras en 194 posibles sitios de mutación a lo largo del RBD”.

El modelo de Wei predice que múltiples residuos en el adorno receptor-obligatorio – un área del RBD – tiene altas posibilidades de mutar en cepas de covid-19 más infecciosas.

Los autores advierten que sus predicciones con ayuda de inteligencia artificial son consistentes con los hallazgos experimentales disponibles. Sin embargo, se necesitan más estudios para comprender completamente los impactos de la mutación en la infectividad de la covid-19.

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