Avance de la Universidad de Oviedo para el tratamiento de la covid

Investigadores del Grupo de Problemas Inversos de la Universidad de Oviedo, en colaboración con el Battelle Center of Mathematical Medicine (Columbus, Ohio), han empleado la inteligencia artificial para ayudar a predecir la gravedad de la enfermedad y sus posibles complicaciones en pacientes con COVID-19.

Los investigadores han llegado a esta conclusión tras analizar las firmas genéticas alteradas por la COVID-19 con datos del Hospital Monte Sinaí de Nueva York.

Este estudio, que acaba de ser publicado en la revista Computers in Biology and Medicine, permitirá reposicionar los diferentes fármacos que se emplean para combatir esta infección y dirigirlos expresamente a las comorbilidades causadas por el virus, según indican desde la institución académica en nota de prensa.

El investigador Juan Luis Fernández Martínez, del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo, subraya que comprender la respuesta de cada una de las moléculas de ARN en una célula, la llamada transcriptómica, es de suma importancia para diseñar herramientas de diagnóstico que predigan la gravedad de la infección.

"Desde el año 2014 nuestro grupo ha diseñado métodos de inteligencia artificial para el análisis ultrarrápido de los datos genómicos, para entender las vías genéticas alteradas en una enfermedad, y acelerar la búsqueda de posibles soluciones a tres niveles: diagnóstico, prognosis y tratamiento", destaca.

Asimismo, añade que "cuando se desató la pandemia, en marzo del 2020, nuestra primera reacción fue buscar los datos genéticos disponibles a nivel internacional e intentar interpretarlos. Pudimos realizar el estudio retrospectivo de datos proporcionados por el Hospital Monte Sinaí".

La investigación apunta que el análisis transcriptómico de las vías alteradas en la infección por SARS-COV-2 revela una respuesta inflamatoria distintiva y potenciales efectos secundarios de la infección.

"La replicación del virus provoca, en algunos casos, un síndrome de dificultad respiratoria aguda en los pulmones, y afecta a otros órganos como el corazón, el cerebro y los riñones", destaca el matemático Fernández Martínez.

En ese sentido, explica que "los fármacos reposicionados para combatir el COVID-19 deberían, no solo dirigirse a la vía de señalización del interferón y al control de la inflamación, sino también a las vías genéticas alteradas relacionadas con los efectos secundarios de la infección".

El estudio también ha mostrado mediante el análisis de componentes principales que las firmas del transcriptoma son diferentes de las de la gripe y el virus respiratorio sincitial (VRS). El gen COL1A1, que controla la producción de colágeno, parece desempeñar un papel clave/vital en la regulación del sistema inmunitario. Además, otros genes de firma a pequeña escala parecen estar implicados en el desarrollo de otras comorbilidades COVID-19.

"El reposicionamiento de fármacos basado en el transcriptoma ofrece una posible terapia antiviral de vía rápida para los pacientes con COVID-19, pero se requiere la realización de estudios clínicos adicionales utilizando fármacos aprobados por la FDA para pacientes con mayor susceptibilidad a la infección y con complicaciones médicas graves", subraya.

Los investigadores han logrado estos hallazgos empleando una metodología de muestreo profundo de los datos transcriptómicos virales, específicamente orientada al reposicionamiento de fármacos. Para ello han utilizado diferentes muestreadores o robots biomédicos diseñados en el grupo de investigación de la Universidad de Oviedo.

Juan Luis Fernández Martínez indica que el principio básico de esta metodología es la invarianza biológica, lo que significa que los resultados obtenidos tienen que ser independientes del algoritmo utilizado.

"De esta manera, somos capaces de identificar de forma robusta las vías genéticas alteradas por la enfermedad y, teniendo en cuenta estos resultados, realizar un reposicionamiento efectivo de fármacos, que sean capaces de reequilibrar dichas vías y conseguir la homeostasis (equilibrio biológico). Estos algoritmos hacen que las investigaciones que tardaban años en la búsqueda de un fármaco a una enfermedad huérfana se aceleren de modo dramático (días)", concluye.