Un estudio, coordinado por investigadores e investigadoras del grupo de Bioinformática del Instituto de Investigación en Señas, Sistemas e Inteligencia Computacional, sinc (i), del CONICET y la Universidad Nacional del Litoral, en Santa Fe, utilizó inteligencia artificial para identificar moléculas del SARS-CoV-2 y brindó información a nivel molecular que ayudaría a entender el salto del virus del murciélago y del pangolín al humano.
Los científicos hallaron pequeñas moléculas en el nuevo coronavirus (SARS-CoV-2) que tienen la capacidad de regular la expresión de los genes de las células que infectan, con impacto tanto para el desarrollo y progresión de enfermedades como en procesos virales.
“Los resultados de nuestro trabajo podrían aportar al desarrollo de mejores diagnósticos y/o tratamientos”, afirmó Georgina Stegmayer, líder del estudio y directora del grupo de Bioinformática del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, sinc(i), en la Ciudad de Santa Fe, que depende de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) y del CONICET.
El resultado principal del trabajo, publicado en Bioinformatics, es el descubrimiento de pequeñas moléculas de ARN, denominadas microARNs, en el virus SARS-CoV-2 responsable del COVID19, a través de métodos de inteligencia artificial (IA).
Haciendo un análisis computacional del genoma viral con nuevos modelos de aprendizaje profundo, los científicos identificaron 12 estructuras que serían precursores de esos microARNs. De ese total, pudieron confirmar la presencia de 6 en experimentos de células humanas infectadas con el coronavirus.
“Identificamos posibles microARNs de SARS-CoV-2 que podrían estar silenciando al menos 28 genes humanos, muchos de ellos relacionados con enfermedades cardiorrespiratorias e infecciones virales, incluso producidas por otros coronavirus”, explicó a la Agencia CyTA Gabriela Merino, primera autora del trabajo e investigadora del sinc(i) y del Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática (IBB) que depende de la Universidad Nacional de Entre Ríos (UNER) y del CONICET.
El salto de los murciélagos y el pangolín, a humanos
Otro aspecto interesante del estudio fue la comparación de las secuencias de microARNs descubiertas en el SARS-CoV-2 con las de coronavirus de murciélago y pangolín.
“Los análisis comparativos realizados sugieren que algunas pocas mutaciones en la zona que codifica estos ARNs podrían haber facilitado el salto entre especies”, puntualizó Federico Ariel, Investigador Independiente CONICET en el Instituto de Agrobiotecnología (IAL) de doble dependencia UNL-CONICET. Y agregó: “Esto es debido a que las mutaciones ocurridas podrían haber generado nuevos microARNs maduros en el SARS-CoV-2, los cuales adquirieron la capacidad de regular la expresión de genes humanos, pudiendo así favorecer el desarrollo de COVID-19”.
“Además de estudiar el SARS-CoV-2, seguiremos trabajando con modelos de aprendizaje profundo (algoritmos que permiten analizar y clasificar millones de datos de todo tipo) para acelerar la identificación de microARNs en otros patógenos de enfermedades endémicas argentinas, como por ejemplo el dengue”, destacó Stegmayer, Investigadora Independiente de CONICET.
Del estudio también participaron Jonathan Raad, Leandro Bugnon, Cristian Yones y Diego Milone, del CONICET y del sinc(i); Laura Kamenetzky, del CONICET en el Instituto iB3 de la UBA; y Juan Claus, de la Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas de la UNL.
Con testimonios de Agencia CyTA.
