En el año 2020, el mundo enfrentó una pandemia que no se veía venir y que cambió de manera radical la forma en la que se llevan a cabo algunas actividades cotidianas.

Esta pandemia dejó en evidencia lo que muchos científicos han tratado de desarrollar y probar a lo largo de los años: una vacuna universal.

Las vacunas brindan una amplia eficacia contra varias cepas de un virus y son muy útiles en el caso de enfermedades como el COVID-19. Estas fueron las palabras de Amy Sheng, bióloga celular y molecular.

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La revista NewsMedical entrevistó a la doctora Sheng, quien brindó información sobre cómo se puede usar la inteligencia artificial (IA) para mejorar el proceso de desarrollo de posibles vacunas universales.

Lo que dice Amy Sheng sobre las vacunas universales y la IA

  • Una vacuna universal tiene más potencial en comparación con las tradicionales para proteger a las poblaciones vulnerables de varias cepas e incluso variantes futuras.
  • Antes del SARS y la COVID-19, la influenza ha sido un objetivo para el desarrollo de una vacuna universal.
  • El desarrollo de estas contra la influenza con producciones más amplias ha sido un objetivo durante décadas y, gracias a los desarrollos recientes en los objetivos de las vacunas y las plataformas de entrega más eficientes, se cree que este objetivo esta cada vez más cerca.

A través de un nuevo criterio que emplea la IA para la selección aplicada al diseño de las vacunas, se pueden considerar todas las mutaciones de un virus, proporcionando así, un sólido equilibrio con respecto al número de epítopos (partículas reconocidas por un anticuerpo) cubiertos por la candidata vacunal en las versiones mutadas del objetivo.

  • Usando un criterio con IA se puede crear una vacuna con una efectividad sostenida frente a las versiones mutadas del virus, y potencialmente frente a futuras variantes.

A la fecha, se han desarrollado candidatas vacunales diseñadas con métodos computacionales y herramientas avanzadas de inteligencia artificial que permiten ofrecer una respuesta vacunal eficaz contra el SARS-CoV-2, y una protección amplia y balanceada, incorporando una cadena de 22 aminoácidos, común a todas las variantes.

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  • Los experimentos hechos con criterios de IA en vacunas han proporcionado candidatas vacunales que pueden generar anticuerpos que potencialmente se dirijan a diferentes puntos fuertes.
  • Los algoritmos también pueden usarse para identificar lo que es común entre todas esas cepas mutantes para generar un anticuerpo y prevenir futuras cepas.
  • Al usar un modelo de IA para el diseño de anticuerpos, el mismo también puede prevenir una cepa futura.