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Logran predecir mutaciones del Sars-CoV-2 con redes neuronales artificiales
Investigadores han logrado predecir mutaciones del virus SARS-CoV-2, lo que permitirá adelantarse en el desarrollo de fármacos
- 18-Enero-2023 1:14
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Redes neuronales. Crédito: Cortesía
Investigadores de la Universidad Rovira i Virgili (URV), en España, han logrado predecir mutaciones del SARS-CoV-2 mediante computación, análisis de datos masivos y redes neuronales artificiales.
El grupo de investigación Quimioinformática y Nutrición de la URV, liderado por Santi Garcia y Gerard Pujadas, ha diseñado un sistema de aprendizaje automático que predice mutaciones recurrentes de los coronavirus, una información que, según los investigadores, permitirá adelantarse en el desarrollo de fármacos.
En el caso del SARS-CoV-2, las instrucciones necesarias para reproducirse están en su núcleo en forma de ácido ribonucleico (ARN). Según García, si bien se creía que estos desórdenes en las cadenas de ARN eran totalmente aleatorios, investigaciones anteriores detectaron que existían errores más frecuentes que otros, concretamente algunas enzimas (sustancias orgánicas que catalizan reacciones químicas) propias del huésped tendían a convertir la citosina del ARN del virus en uracilo.
En este contexto, los investigadores han 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 del virus.
Una vez analizada la evolución del virus teniendo en cuenta sus mutaciones, entrenaron una red neuronal artificial con datos de más de 800,000 genomas del virus para que esta aprendiera a predecir qué mutaciones recurrentes se darían de cara al futuro.
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