CoronaVirus

Página web utiliza inteligencia artificial para pronosticar éxito de la vacuna COVID-19

Hace algunos días destacábamos los esfuerzos llevados a cabo a nivel global por toda la comunidad de científicos y expertos involucrados en el estudio y comprensión de la pandemia del COVID-19 a través de la página web CTH, en la cual se producía el intercambio de ideas y opiniones, así como la consulta de información que pudiese ser de utilidad para la elaboración de estrategias y acciones orientadas al combate de esta enfermedad.

Es ahora que en esta misma línea se produce el surgimiento de una nueva plataforma interactiva de nombre epitopes.world, creada de forma conjunta por el equipo de investigadores de la Universidad de Harvard y la Universidad de Montreal, cuyo funcionamiento se encuentra sustentado por inteligencia artificial, siendo diseñada con el propósito de contribuir al desarrollo de la vacuna para el COVID-19.

Cabe destacar que la estructura de esta página se encuentra construída sorbe un algoritmo de nombre CAMAP, el cual tiene como función proporcionar predicciones acerca de los posibles objetivos de la vacuna, brindando de esta manera información a los investigadores que les permita reconocer qué elementos del virus presentan mayor potencial de exposición en la superficie (epítopos) de las células infectadas.

Es así como el Dr. Tariq Daouda, director de epitopes.world, quien trabajó con doctores en aprendizaje automático, bioinformáticos e inmunobiologos para su desarrollo, espera que con la existencia de esta plataforma el tiempo y los gastos en la creación de potenciales vacunas se reduzca lo más posible.

Y es que un promedio inferior al 12% de todos los medicamentos que llegan a la etapa de ensayos clínicos terminan en las farmacias, tomando un tiempo de al menos 10 años en finalizar el proceso desde su hallazgo hasta que son lanzados oficialmente en el mercado, generando en total, un costo aproximado de $2600 millones de acuerdo a la Pharmaceutical Research and Manufacturers of America.

Ya en el pasado, el algoritmo CAMAP de Daouda había sido implementado para combatir el cáncer desde la inmunoterapia, pero luego de determinarse su potencial para el aprendizaje de los patrones del sistema inmunológico se convirtió en el recurso indicado para exponer las debilidades del virus.

Si bien la página web no canaliza por si sola los candidatos a la vacuna, sus predicciones podrían resultar de gran utilidad para definir una lista de objetivos de epítopos para poner a prueba.

Un conjunto de 1.5 millones de epítopos candidatos y sus metadatos constituyen la información usada para el entrenamiento del algoritmo CAMAP, entre los cuales están incluidos 78 mil correspondientes a 2 variantes del coronavirus: SARS-COVID-2 y SARS-COVID-1, así como también 104 mil secuencias humanas normales, cuya totalidad permanece alojada en el servicio Oasis de ArangoDB.

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