Un equipo investigador de integrantes de los grupos de investigaci\u00f3n Asclepius: Smart Technology for Smart Healthcare y Quimioinform\u00e1tica y Nutrici\u00f3n de la URV ha desarrollado un modelo matem\u00e1tico de aprendizaje autom\u00e1tico que permite determinar la potencia de f\u00e1rmacos antiv\u00edricos. Este sistema innovador estima el grado de eficacia de compuestos qu\u00edmicos que bloquean la capacidad reproductora del virus interpretando modelos tridimensionales de su estructura. Si se desarrollaran, esto permitir\u00eda agilizar notablemente los procesos de dise\u00f1o y elaboraci\u00f3n de f\u00e1rmacos contra virus y reducir el tiempo de reacci\u00f3n a futuras epidemias.<\/p>\n
Los virus son incapaces de reproducirse por s\u00ed solos. Utilizan las c\u00e9lulas sanas del hu\u00e9sped para hacerlo, forz\u00e1ndolas a reproducir la secuencia gen\u00e9tica del virus en vez de la suya propia. Las proteasas de los virus llevan a cabo un trabajo clave en este proceso: rompen las secuencias polipept\u00eddicas para formar las prote\u00ednas que el virus necesita para generar nuevos individuos. Podemos imaginarlas como tijeras que cortan las largas cadenas de poliprote\u00ednas para formar prote\u00ednas espec\u00edficas, en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n gen\u00e9tica de cada c\u00e9lula o virus, en este caso. \u201cEs como un p\u00e1rrafo sin espacios: la proteasa ser\u00eda una palabra que tiene capacidad para separar otras para que el texto tenga sentido\u201d, ejemplifica Gerard Pujadas, del grupo de investigaci\u00f3n Quimioinform\u00e1tica y Nutrici\u00f3n.<\/p>\n
El modelo matem\u00e1tico que han creado ha determinado con \u00e9xito qu\u00e9 f\u00e1rmacos son efectivos para frenar la reproducci\u00f3n del SARS-CoV-2 y en qu\u00e9 grado. Este sistema de aprendizaje autom\u00e1tico funciona codificando la estructura tridimensional de las proteasas y procesando los datos para determinar qu\u00e9 medicamento encaja mejor, a fin de inhibirlas. Sin proteasas, el virus no puede reproducirse. Esto ha sido posible gracias a la gran cantidad de informaci\u00f3n disponible sobre este virus, sus proteasas y como los f\u00e1rmacos las afectan, puesto que estos modelos necesitan ser \u201centrenados\u201d para hacerlos funcionales y mejorar su rendimiento, valora Carme Juli\u00e0, investigadora del grupo de investigaci\u00f3n Asclepius.<\/p>\n
\u201cEl objetivo no es solo predecir si un f\u00e1rmaco es activo contra una determinada patolog\u00eda sino estimar tambi\u00e9n el grado de eficacia\u201d, explica Francesc Serratosa, investigador del grupo de investigaci\u00f3n Asclepius. Este modelo, que ha demostrado ser funcional, puede tener un papel clave en un futuro en que, tal y como apuntan varios expertos \u2014entre los cuales los investigadores del grupo de investigaci\u00f3n URV-IISPV Autoinmunidad, Inflamaci\u00f3n e infecci\u00f3n\u2014, la proliferaci\u00f3n de enfermedades infecciosas ser\u00e1 m\u00e1s frecuente a causa del modo de vida del mundo globalizado<\/a>. El sistema de aprendizaje autom\u00e1tico desarrollado por los investigadores de la URV reducir\u00eda notablemente el periodo de desarrollo y b\u00fasqueda de f\u00e1rmacos contra nuevos virus, siempre que se dispusiera de informaci\u00f3n previa que permitiera entrenar el modelo. \u201cHemos dise\u00f1ado un procedimiento; una herramienta que, con la informaci\u00f3n adecuada, permitir\u00eda hacer una predicci\u00f3n r\u00e1pida de la viabilidad de medicamentos contra nuevos virus\u201d, concluyen los investigadores.<\/p>\n Referencia:<\/strong><\/p>\n Fadlallah, S., Juli\u00e0, C., Garc\u00eda-Vallv\u00e9, S., Pujadas, G., & Serratosa, F. (2023). Drug Potency Prediction of SARS-CoV-2 Main Protease Inhibitors Based on a Graph Generative Model. International Journal of Molecular Sciences<\/em>, 24<\/em>(10), 8779. MDPI AG. Retrieved from http:\/\/dx.doi.org\/10.3390\/ijms24108779<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dos grupos de investigaci\u00f3n de la URV han creado un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que reducir\u00eda el per\u00edodo de desarrollo de f\u00e1rmacos contra nuevos virus<\/p>\n","protected":false},"author":139,"featured_media":110250,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[117,102,3477,3463,244,100,123,120],"tags":[],"class_list":["post-110255","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia-y-tecnologia","category-comunicacion-ciencia","category-bioquimica-biotecnologia-es","category-ingenieria-informatica-matematicas","category-escuela-ingenieria","category-investigacion","category-notas-prensa","category-salud"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/110255","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/139"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=110255"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/110255\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/110250"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=110255"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=110255"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=110255"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}