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La URV logra predecir mutaciones del SARS-CoV-2 con redes neuronales artificiales

Un equipo investigador de la Universitat Rovira i Virgili (URV) de Tarragona ha diseñado un sistema de aprendizaje automático basado en una red neuronal artificial que es capaz de predecir las mutaciones del virus, derivadas del contacto de la información genética con ciertas enzimas del huésped.

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18/1/2023 - 14:49


TARRAGONA, 18 (EUROPA PRESS)

Un equipo investigador de la Universitat Rovira i Virgili (URV) de Tarragona ha diseñado un sistema de aprendizaje automático basado en una red neuronal artificial que es capaz de predecir las mutaciones del virus, derivadas del contacto de la información genética con ciertas enzimas del huésped.

Una vez analizada la evolución del virus, teniendo en cuenta sus mutaciones, el doctorando de la URV Bryan Saldivar, "entrenó" una red neuronal artificial con datos de más de 800.000 genomas del virus para que ésta aprendiera a predecir qué mutaciones recurrentes se darían de cara al futuro, ha informado la URV este miércoles en un comunicado.

Una red neuronal artificial es un sistema computacional de aprendizaje automático que conecta múltiples nodos llamados neuronas artificiales que, cuando se entrenan para realizar una tarea en particular, son capaces de trabajar conjuntamente para procesar grandes volúmenes de datos.

Típicamente, el procedimiento consiste en utilizar una parte del genoma para crear la red y reservar una parte, suficientemente amplia, para testearla y corregir su funcionamiento si fuera necesario; pero en este caso, el equipo reservó cuatro genes, uno con información de la proteína que permite al virus entrar en las células para infectarlas, a fin de focalizar el estudio en esta dirección.

Este sistema, "que nunca se había aplicado en la predicción de mutaciones del virus", ha permitido a los investigadores adelantarse a los cambios recurrentes del virus, y el sistema también identifica aquellas partes del virus que no pueden cambiar, puesto que si lo hacen el agente infeccioso es incapaz de reproducirse.

Toda esta información permitirá a los investigadores, por un lado, adelantarse en el diseño de fármacos y, por otro, hacerlos más efectivos de cara a la eliminación del virus, utilizando las debilidades detectadas para dificultar su reproducción.
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