Se anunciaron los resultados de los análisis en la utilización de plataformas de predicción de Inteligencia Artificial (IA) que permitirán diseñar modelos para el rápido desarrollo de vacunas contra el SARS-CoV-2, que tengan la característica de generar respuestas potentes en las células T en la mayor parte de la población mundial.
[/media-credit] NEC publica un modelo para desarrollar vacunas SARS-CoV-2 utilizando Inteligencia Artificial.
Esta iniciativa de los equipos científicos del Grupo NEC para ayudar a combatir los brotes de COVID-19 y apoyar los esfuerzos internacionales para el desarrollo de vacunas está dirigida por NEC OncoImmunity (NOI) en colaboración con NEC Laboratories Europe (NLE). Las plataformas de predicción de IA utilizadas se basan en la tecnología de IA empleada por NEC y NOI en el desarrollo de vacunas contra el cáncer mediante la utilización de neoantígenos tumorales.
En el articulo de preimpresión y que no ha sido certificada por expertos «Artificial intelligence predicts the immunogenic landscape of SARS-CoV-2: toward universal blueprints for vaccine designs» [1] (La inteligencia artificial predice el panorama inmunogénico del SARS-CoV-2: hacia planos universales para diseños de vacunas) en la revista bioRxiv, se informa que el equipo analizó miles de secuencias del virus SARS-CoV-2 (responsable de causar la enfermedad de COVID-19) e identificó epítopos (posibles objetivos para la vacuna) para los 100 alelos HLA más frecuentes en la población mundial. Los HLA son antígenos presentes en la superficie de casi todas las células del cuerpo que permiten detectar cuerpos ajenos y asegurar la respuesta inmune del organismo.
Los algoritmos de predicción exploraron los epítopos en todo el repertorio de proteínas que componen al SARS-CoV-2, no solo en la famosa proteína de la superficie con forma de corona que le da nombre a esta familia de coronavirus. Luego, el equipo utilizó estos datos para identificar los «puntos críticos» en el proteoma viral que contenía epítopos superpuestos y de ubicación conjunta de múltiples alelos HLA. El conjunto óptimo de «puntos críticos» fue seleccionado por los algoritmos para generar una respuesta inmune óptima y que permita brindar la cobertura más amplia de la población humana, además de priorizar los puntos críticos que ocurrían en secuencias conservadas del proteoma viral.
Esto resulta muy importante ya que estas secuencias conservadas tienen menos probabilidades de mutar en futuras cepas. De manera adicional, los puntos críticos que contenían epítopos virales que tenían una similitud significativa con las proteínas humanas, especialmente las expresadas en órganos críticos, se eliminaron de los planos de diseño de la vacuna para evitar efectos secundarios que pueden resultar adversos.
Este análisis demuestra las capacidades significativas del Grupo NEC para aprovechar sus plataformas de IA en el diseño de modelos para la elaboración de una vacuna que sea segura y eficaz en una población global y que pueda combatir las cepas divergentes actuales y futuras del virus SARS-CoV-2.
NEC ahora está publicando esta investigación para apoyar los avances científicos en este campo y está listo para comenzar a concretar alianzas con el objetivo de lograr el desarrollo de una vacuna efectiva dirigida a la población mundial[.]
