Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Si bien se han logrado avances considerables en nuestra batalla contra el coronavirus, contin\u00faan surgiendo nuevas mutaciones de COVID19 que podr\u00edan amenazar la salud p\u00fablica. <\/p>\n
Para prevenir pandemias m\u00e1s graves, investigadores de la Universidad de Copenhague y la empresa de inmunoterapia Evaxion se han unido para desarrollar una nueva herramienta de IA que puede predecir de forma m\u00e1s r\u00e1pida y eficaz c\u00f3mo se pueden ensamblar diferentes elementos proteicos para aumentar la probabilidad de protecci\u00f3n contra el coronavirus. .<\/p>\n
Su herramienta, BIFROST, es un modelo de computadora que usa algoritmos para ensamblar prote\u00ednas de virus que tienen m\u00e1s probabilidades de ser incluidas en una vacuna, explica Christian Thygesen, un Ph.D. industrial.<\/p>\n
Thygesen ha desarrollado el modelo junto con Evaxion y el profesor asociado Thomas Hamelryck en el grupo de Programaci\u00f3n Probabil\u00edstica Profunda del Departamento de Inform\u00e1tica de la Universidad de Copenhague.<\/p>\n
\u00abPara que una vacuna sea efectiva, el cuerpo debe ser capaz de producir anticuerpos contra los virus. Lo hace si reconoce prote\u00ednas peligrosas como las prote\u00ednas del pico del coronavirus. Con BIFROST, usamos algoritmos para priorizar las partes de las prote\u00ednas virales que ya conocemos. pueden estimular una respuesta inmunol\u00f3gica, de modo que podamos ensamblarlos de una manera que tenga m\u00e1s probabilidades de funcionar en una vacuna\u00bb, dice Christian Thygesen.<\/p>\n
BIFROST utiliza datos sobre cadenas de amino\u00e1cidos, los componentes b\u00e1sicos de las prote\u00ednas, para predecir c\u00f3mo varias prote\u00ednas se ven y se comportan. En el futuro, este conocimiento permitir\u00e1 a los investigadores dise\u00f1ar \u00absuperprote\u00ednas\u00bb que provoquen la respuesta deseada a los virus en el sistema inmunitario, con pocos efectos secundarios.<\/p>\n
BIFROSTm\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s barato, mejor<\/p>\n
BIFROST tiene numerosas ventajas sobre otros modelos, seg\u00fan un nuevo estudio realizado por los tres investigadores.<\/p>\n
Hasta ahora, los investigadores han utilizado un modelo inform\u00e1tico llamado Rosetta para aprender sobre la forma y el comportamiento de las prote\u00ednas. Pero, como explica Christian Thygesen, el m\u00e9todo Rosetta tiene deficiencias significativas:<\/p>\n
\u00abNuestro nuevo m\u00e9todo tiene la gran ventaja de ejecutarse en un hardware especial que nos permite obtener respuestas en segundos en lugar de esperar horas para obtener los resultados. Ahorra tiempo y, por lo tanto, dinero\u00bb.<\/p>\n
BIFROST tiene otro atributo \u00fanico que lo hace m\u00e1s eficiente que Rosetta.<\/p>\n
\u00abDonde, en funci\u00f3n de una sola cadena de amino\u00e1cidos, Rosetta solo puede proporcionar una estimaci\u00f3n de la prote\u00edna en cuesti\u00f3n, nuestra herramienta usa algoritmos para calcular la probabilidad de varias prote\u00ednas posibles. Una pieza de una cadena de amino\u00e1cidos no tiene que dar como resultado exactamente las mismas prote\u00ednas cada vez\u00bb, explica Thygesen<\/p>\n
Por lo tanto, BIFROST est\u00e1 equipado para brindarnos m\u00e1s sugerencias sobre posibles formas y comportamientos de prote\u00ednas. Esto es importante cuando se trata de desarrollar una vacuna que debe ser capaz de reconocer muchas variantes nuevas de, por ejemplo, prote\u00ednas de pico de coronavirus.<\/p>\n
Sin embargo, Anders B. Srensen de Evaxion explica que todav\u00eda hay un buen camino antes de que el dise\u00f1o detr\u00e1s de BIFROST se pueda implementar en una vacuna real.<\/p>\n
\u00abHemos demostrado que BIFROST act\u00faa como un concepto en la fase de dise\u00f1o, mientras que las pruebas en el mundo real con modelos animales se completar\u00e1n en 2022 \u00abAs\u00ed que nos queda mucho camino por recorrer para probar c\u00f3mo funcionan nuestras prote\u00ednas dise\u00f1adas en humanos. Sin embargo, con BIFROST, hemos dado un paso importante hacia la creaci\u00f3n de una vacuna que pueda protegernos de futuras pandemias\u00bb, concluye Srensen. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Uso de modelos inform\u00e1ticos para predecir la evoluci\u00f3n de nuevas variantes de COVID M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Christian B. Thygesen et al, Efficient Generative Modeling of Protein Structure Fragments using a Deep Markov Model, bioRXiv (2021). DOI: 10.1101\/2021.06.22.449406 proporcionado por la Universidad de Copenhague \/news\/2021-12-ai-tool-combat-covid-variants.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Si bien se han logrado avances considerables en nuestra batalla contra el coronavirus, contin\u00faan surgiendo nuevas mutaciones de COVID19 que podr\u00edan amenazar la salud p\u00fablica. Para prevenir pandemias m\u00e1s graves, investigadores de la Universidad de Copenhague y la empresa de inmunoterapia Evaxion se han unido para desarrollar una nueva herramienta de … Continuar leyendo \u00abInvestigadores desarrollan herramienta de inteligencia artificial para combatir las variantes de COVID del futuro\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-4832","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4832","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4832"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4832\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4832"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4832"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4832"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}