Investigador combate el COVID-19 desarrollando nuevas herramientas computacionales para analizar datos genéticos
Ali Rahnavard. Crédito: Dr. Rahnavard
Ali Rahnavard, profesor asistente de bioestadística y bioinformática y del Instituto de Biología Computacional de la Escuela de Salud Pública del Instituto Milken de la Universidad George Washington, recibió una subvención de investigación de respuesta rápida (RAPID) de $200,000 de la Fundación Nacional de Ciencias para utilice el aprendizaje automático para estudiar la variabilidad genética en el coronavirus SARS-CoV-2, que causa el COVID-19, y para identificar asociaciones con variables clínicas de resultados de salud.
Como todos los organismos, los virus evolucionan más rápidamente que, digamos, los mamíferos, pero aún dentro de una red rastreable de cambios y mutaciones genómicos. El equipo del Dr. Rahnavard está desarrollando una plataforma computacional que comparará las secuencias genéticas de cepas anteriores de este coronavirus con las más nuevas, identificando los sitios de diferencia genética. Luego, estas diferencias se prueban en busca de asociaciones con variables clínicas como el origen geográfico y el resultado de salud.
«Estos análisis ayudarán a explicar por qué el SARS-CoV-2 es tan singularmente infeccioso y poderoso, y podría señalar formas de derrotar «, dijo el Dr. Rahnavard.
La plataforma también utiliza técnicas de descubrimiento de biomarcadores para caracterizar los efectos del virus en el cuerpo humano, lo que ayuda a explicar la diversidad observada de los resultados de salud con COVID-19 y cómo se relacionan con los humanos. variaciones genéticas.
«Pensamos en los humanos como la plataforma en la que se ejecuta este virus», dijo el Dr. Rahnavard. «No actúa por sí mismo. Es solo material genético envuelto en proteínas, pero cuando llega a otras especies, humanas o animales, puede replicarse y tener un efecto».
Una región en el virus El ARN, por ejemplo, codifica las formas de proteínas tridimensionales alrededor de la envoltura del virus que le permiten unirse a los receptores en el cuerpo humano y comenzar a replicarse. Los investigadores podrían usar su comprensión del código genético que causa estas estructuras para crear vacunas con estructuras idénticas. Estos se unirían a los receptores del cuerpo humano, bloqueando esencialmente los portales a través de los cuales el COVID-19 ejerce su efecto destructivo.
«Queremos observar todas estas regiones del código genético y priorizar aquellas que ayudaría con el desarrollo de vacunas», afirmó el Dr. Rahnavard.
Dr. Rahnavard comenzó a prestar mucha atención a la pandemia de COVID-19 en diciembre del año pasado, cuando estaba esperando a su nuevo hijo y considerando cómo mantener sana a su familia.
«Me pareció un tema interesante con respecto a la ciencia, pero no sabía que se convertiría rápidamente en un problema mundial importante», dijo.
A medida que la enfermedad se propagaba, rastreó la información que surgía de los laboratorios de los países afectados, particularmente China.
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«Vi que todas las preguntas científicas estaban arraigadas en la naturaleza del virus», dijo.
También vio que serían necesarias poderosas técnicas de aprendizaje automático para sintetizar el volumen total y complejidad de los datos emergentes sobre el SARS-CoV-2 y sus antecedentes.
«Esta es información muy complicada y necesitamos las herramientas para recopilarla y comprenderla», dijo el Dr. Rahnavard.
Dr. Rahnavard espera que los algoritmos que él y su equipo crean puedan ser un marco en el que los científicos desarrollen no solo respuestas, sino también preguntas útiles sobre el virus SARS-CoV-2.
«Nuestro trabajo aborda la pregunta clave sobre la raíz de la enfermedad», dijo. «Eso nos da una comprensión a largo plazo del virus, que es muy importante para la comunidad médica y científica, así como para el público».
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El equipo desbloquea una nueva forma de comprender las cepas en evolución del SARS-CoV-2 Proporcionado por la Universidad George Washington Cita: Investigador combate COVID-19 mediante el desarrollo de nuevas herramientas computacionales para analizar genética datos (2020, 29 de mayo) recuperados el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-05-combats-covid-tools-genetic.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.