Inteligencia artificial, la nueva aliada contra el COVID-19

Investigadores de la Universidad de California en San Diego han desarrollado un algoritmo capaz de predecir la evolución de las infecciones víricas, incluida la COVID-19 en los pacientes individuales

Inteligencia artificial para combatir el COVID-19

Inteligencia artificial para combatir el COVID-19

Foto: iStock

Puede decirse que hoy contamos con un nuevo y necesario aliado contra el coronavirus. Yendo un paso más allá, para ser completamente justos, diremos que contra todas las infecciones víricas. Las buena noticias nos llegan desde la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego, donde un equipo de investigadores acaba de desarrollar un algoritmo capaz de examinar terabytes de datos de expresión génica, es decir, genes activados o inactivados, en este caso durante una infección vírica, con el fin de identificar patrones en pacientes que hayan sufrido todo tipo de infecciones pandémicas, entre las que pueden encontrarse la actual COVID-19, o las menos recientes MERS, SARS o la gripe porcina.

Así, en un estudio publicado esta semana en la revista eBiomedicine, los investigadores informan de un conjunto de 166 genes que revela cómo responde el sistema inmunológico humano a las infecciones virales, y de otro formado por 20 genes que predicen la gravedad de la enfermedad de un paciente, por ejemplo, si puede existir una necesidad futura de hospitalización o respiradores artificiales. "Estas firmas asociadas a la pandemia viral nos dicen cómo el sistema inmunológico de una persona responde a una infección viral y qué tan grave puede llegar a ser, y esto nos proporciona un mapa de acción tanto para esta como para futuras pandemias", declara Pradipta Ghosh, profesor de medicina celular y molecular en la Universidad de California en San Diego e investigador del Moores Cancer Center.

La utilidad del algoritmo se validó utilizando tejidos pulmonares recolectados en autopsias de pacientes fallecidos con COVID-19 y distintos modelos animales de la infección. Los patrones de expresión genética asociados con las infecciones virales pandémicas proporcionan un mapa para ayudar a definir las respuestas inmunitarias de los pacientes, medir la gravedad de la enfermedad, predecir los resultados y probar terapias, para las pandemias actuales y futuras.

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Patrones en virus pandémicos

Durante una infección viral, el sistema inmunológico libera a la sangre unas pequeñas proteínas llamadas citoquinas. Estas proteínas tienen entre sus funciones la guía de las células inmunitarias al lugar de la infección para ayudar a eliminar la misma. A veces, sin embargo, el cuerpo libera demasiadas citoquinas, creando un sistema inmunológico descontrolado que ataca su propio tejido sano. Se cree que este percance, conocido como tormenta de citoquinas, es una de las razones por las que algunos pacientes infectados por ciertos virus, incluidos algunos tan conocidos como la gripe común, sucumben a la infección mientras que otros no.

Sin embargo, hasta el momento la naturaleza, el alcance, el origen de estas tormentas de citocinas que en ocasiones pueden resultar mortales, o quién corre mayor riesgo y cuál es la mejor forma de combatir esta reacción exagerada del sistema inmunitario no había estado claro. "Cuando comenzó la pandemia de COVID-19, quería usar mi experiencia en ciencias de la computación para encontrar algo que todas las pandemias virales tengan en común: alguna verdad universal que pudiéramos usar como guía mientras intentamos darle sentido a un virus nuevo", cuenta Debashis Sahoo, profesor asistente de pediatría en la Universidad de California en San Diego y profesor de ciencias de la computación e ingeniería en la Escuela de Ingeniería Jacobs. "Este coronavirus puede ser nuevo para nosotros, pero hay miles de formas en la que nuestros cuerpos pueden responder a una infección", añade.

"Usábamos las firmas genéticas que encontrábamos para navegar por el territorio inexplorado de una enfermedad completamente nueva"

Para tratar de averiguar un poco más sobre la pandemia que ha puesto en jaque al mundo entero, los investigadores entrenaron a su algoritmo a partir de los datos de expresión génica de pacientes procedentes de distintas fuentes públicas de datos, entre las que se encontraba la totalidad del ARN transcrito de los pacientes así como el detectado en diversas muestras de tejido o sangre. De este modo, con cada nuevo conjunto de datos procedentes de pacientes con COVID al que aplicaron su modelo los investigadores identificaron los mismos patrones de expresión génica. "En otras palabras, esto fue lo que llamamos un estudio prospectivo", puntualiza Sahoo. En él, los participantes se inscribieron a medida que desarrollaban la enfermedad y nosotros usábamos las firmas genéticas que encontrábamos para navegar por el territorio inexplorado de una enfermedad completamente nueva", continua el investigador.

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Los secretos de las tormentas de citoquinas

Al examinar la fuente y la función de esos genes en el primer conjunto de genes característicos, el estudio también reveló la fuente de las tormentas de citoquinas: las células que recubren las vías respiratorias pulmonares y los glóbulos blancos conocidos como macrófagos y células T. Además, los resultados arrojaron luz sobre las consecuencias dichas tormentas: el daño a esas mismas células de las vías respiratorias pulmonares y a otras llamadas células NK o células asesinas: un tipo de célula inmunitaria especializada en matar las células infectadas por virus.

Células pulmonares especializadas que pueden generar una tormenta de citocinas en respuesta a algunas infecciones virales

Células pulmonares especializadas que pueden generar una tormenta de citocinas en respuesta a algunas infecciones virales

Foto: Universidad de California en San Diego

"Pudimos ver y mostrarle al mundo que las células alveolares de nuestros pulmones, que normalmente están diseñadas para permitir el intercambio de gases y la oxigenación de nuestra sangre, son una de las principales fuentes de la tormenta de citoquinas y, por lo tanto funcionan como "el ojo del huracán de la tormenta", explica por su parte Soumita Das profesor asociado de patología Universidad de California en San Diego. "Ahora nuestro equipo del Centro HUMANOID está aplicando el modelo en pulmones humanos y en el contexto de la infección por COVID-19 para examinar los efectos agudos y posteriores de la enfermedad.

Ahora nuestro equipo está aplicando el modelo para examinar los efectos agudos y posteriores de la enfermedad.

Los investigadores también creen que toda esta información también podría ayudar a guiar los tratamientos para los pacientes que experimentan una tormenta de citoquinas al proporcionar objetivos celulares y puntos de referencia para medir la mejora. Para probar esta teoría, el equipo pretrató a los roedores con una versión precursora de molnupiravir, un fármaco que se está probando actualmente en ensayos clínicos para el tratamiento de pacientes con COVID-19, o con anticuerpos neutralizantes del SARS-CoV-2. Después de la exposición al SARS-CoV-2, las células pulmonares de los roedores no tratados mostraron las firmas de expresión de los genes 166 y 20 asociados a la pandemia. Los roedores tratados no lo hicieron, lo que sugiere que los tratamientos fueron efectivos para mitigar la tormenta de citoquinas.

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"Tenemos muy buenas noticias, pero no hemos de olvidar que no se trata de si surgirá o no otra pandemia, sino de cuándo surgirá la próxima pandemia", afirma Ghosh. "Es para eso que debemos de estar preparado, y para esto que estamos construyendo las herramientas que podrían resultar cruciales no solo en la pandemia actual, sino para que encuentra a la vuelta de la esquina", sentencia.