La URV consigue predecir mutaciones del SARS-CoV-2 mediante redes neuronales artificiales

TARRAGONA, 18 de enero (EUROPA PRESS) –

Un equipo de investigación de la Universitat Rovira i Virgili (URV) de Tarragona ha desarrollado un sistema de aprendizaje automático basado en una red neuronal artificial, capaz de predecir mutaciones virales resultantes del contacto de información genética con enzimas específicas del huésped.

Tras analizar la evolución del virus, teniendo en cuenta sus mutaciones, el estudiante de posgrado de la URV Bryan Saldivar “entrenó” una red neuronal artificial con datos de más de 800.000 genomas de virus para que aprendiera a predecir qué mutaciones recurrentes se producirían en el futuro, la informó la URV en un comunicado este miércoles.

Una red neuronal artificial es un sistema informático de aprendizaje automático que conecta múltiples nodos llamados neuronas artificiales que, cuando se entrenan para realizar una tarea específica, pueden trabajar juntas para procesar grandes cantidades de datos.

Normalmente, el procedimiento consiste en utilizar una parte del genoma para crear la red y reservar una parte lo suficientemente grande como para probarla y corregir su funcionamiento si es necesario; pero en este caso el equipo reservó cuatro genes, uno con información sobre la proteína que permite que el virus ingrese a las células para infectarlas, para enfocar el estudio en esa dirección.

Este sistema, “que nunca se ha aplicado en la predicción de mutaciones virales”, ha permitido a los investigadores anticipar cambios recurrentes en el virus, y el sistema también identifica las partes del virus que no pueden cambiar porque son el agente infeccioso imposible de reproducir.

Toda esta información permitirá a los investigadores, por un lado, avanzar en el desarrollo de fármacos y, por otro, hacerlos más efectivos para eliminar el virus, utilizando las debilidades detectadas para dificultar su reproducción.

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