Con más de 145 vacunas en desarrollo contra el Covid-19 en todo el mundo, 34 de ellas en fase de pruebas con seres humanos desde septiembre, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), este virus ha unido a la humanidad en la lucha por una cura donde tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) se convierten en herramientas invaluables para los científicos.
En especial la IA juega hoy un papel importante en la búsqueda de vacunas gracias a la ayuda que presta a los investigadores para comprender el virus y su estructura, así como para predecir cuál de sus componentes provocará una respuesta inmunitaria, un paso clave en el diseño de la inoculación.
Asimismo auxilia a los científicos para elegir los elementos de posibles sustancias y dar sentido a los datos experimentales. Favorece además en el rastreo de las mutaciones genéticas del virus a lo largo del tiempo, información que determinará el valor de cualquier vacuna en los próximos años.
Velocidad
Normalmente se necesitan muchos años, incluso décadas, para desarrollar una vacuna; hasta ahora el récord de velocidad lo tiene la vacuna contra las paperas, que pasó de una muestra recolectada a un producto comercializado en aproximadamente cuatro años.
Sin embargo ante la pandemia de coronavirus no es de extrañar que la investigación avance a toda velocidad ya que sociedades y economías no volverán a la normalidad hasta que se administre una vacuna altamente eficaz a una parte sustancial de la población del planeta.
La búsqueda de una vacuna es ahora una gran empresa que involucra a miles de investigadores en cientos de laboratorios de todo el mundo y su rápido desarrollo se debe al poder de la Inteligencia Artificial mediante el uso de técnicas como el aprendizaje automático (machine learning) o el aprendizaje profundo (deep learning).
Sobre el virus se ha aprendido muchísimo en muy breve periodo de tiempo, lo que se debe en parte a los avances en las tecnologías de secuenciación rápida del genoma y gracias a ello la IA puede utilizar esta información para predecir qué compuestos tienen más probabilidades de ser eficaces contra un objetivo específico. Para que esto funcione la calidad de los datos es fundamental.
Como señala Suchi Saria, profesor de la Escuela de Ingeniería Whiting de Johns Hopkins y quien dirige el laboratorio de aprendizaje automático de esa universidad, “la Inteligencia Artificial es un catalizador poderoso que permite a los científicos extraer conocimientos mediante la combinación de datos de múltiples fuentes experimentales y del mundo real”.
Estos conjuntos de datos suelen ser tan desordenados y desafiantes que históricamente los científicos ni siquiera intentaron ese tipo de análisis, agrega.
No obstante a medida que las herramientas de IA se vuelven más poderosas los investigadores anticipan un momento en que los métodos computacionales podrían ayudar a los científicos a resolver diversos desafíos de vacunas, como encontrar un biológico eficaz contra el VIH o crear una vacuna contra la gripe que sea buena por más de un año.
Preparación
Para analizar los llamados sitios objetivo de un virus es importante entrenar a un software, pero antes es necesario comprender la estructura tridimensional de las proteínas virales.
Las proteínas virales se forman por cadenas lineales de sustancias químicas llamadas aminoácidos que se pliegan espontáneamente en estructuras compactas en forma de cinta. Los desarrolladores de vacunas deben elegir objetivos en la capa externa del virus que miren hacia afuera, de modo que sean físicamente accesibles al armamento del sistema inmunológico.
Cuando se inició la pandemia de coronavirus los investigadores de la Universidad de Basilea, en Suiza, utilizaron una herramienta de modelado de proteínas llamada Swiss-Model para predecir las estructuras de las proteínas en la superficie exterior del virus SARS-CoV-2.
Se demostró más tarde que sus predicciones eran consistentes con las estructuras proteicas reales del virus. Del mismo modo la empresa de Inteligencia Artificial con sede en Londres DeepMind aplicó su red neuronal AlphaFold para predecir la forma tridimensional de las proteínas del SARS-CoV-2 con base en la secuencia genética del virus.
Mantenerse al día con los cambios genéticos de un virus también presenta un desafío muy adecuado para el análisis computacional realizado con Inteligencia Artificial. Los virus mutan constantemente en pequeñas formas, por lo que una vacuna debe diseñarse alrededor de una región relativamente estable del genoma del virus, una región de su código genético que no tiende a mutar.
El entusiasmo que rodea a las nuevas técnicas computacionales viene con una advertencia: la IA no puede reemplazar ni acelerar el aspecto más crucial y que requiere más tiempo del desarrollo de vacunas. Los ensayos en animales y humanos deben realizarse mediante el esfuerzo humano puro, con miles de científicos, trabajadores de la salud y participantes que registran su experiencia con una vacuna en tiempo real.
“La IA ayuda a optimizar posibilidades de éxito, pero en última instancia debe confirmarse y hacerlo en el laboratorio”, afirma Jacob Glanville, socio fundador de Distributed Bio y su subsidiaria Centivax, que desarrollan vacunas para la gripe, el VIH y otros patógenos usando bioingeniería computacional.
Aun así, en la búsqueda de una vacuna contra el Covid-19 la IA ha hecho más que nunca. Y es solo parte de un conjunto más amplio de herramientas computacionales que revolucionan la I+D de vacunas (Investigación+Desarrollo de vacunas). Pocas personas pueden estar pensando en la próxima pandemia, pero los investigadores ya comienzan a comprender cómo estas herramientas harán un poco más la próxima vez.
Enfoque de la IA para Covid-19
Aceleración de la investigación La IA participa en áreas como la recuperación de información y estudios de investigación, además de la simulación de procesos y ensayos clínicos que aminoren los tiempos necesarios para llevar a cabo muchos de los estudios en marcha sobre Covid-19.
Análisis, control y pronóstico de evolución de la pandemia El objetivo es poder comprender qué ha pasado y por qué, evitar contagios y anticipar hechos para actuar mejor cuando sea adecuado y con los medios que se requieran.
Creación de nuevas estrategias, métodos y medicamentos Permite luchar en la identificación, cura o vacunas del coronavirus. Un ejemplo de ello es el desarrollo de un servicio de investigación de IA con base en la nube elaborado por IBM, que ha ingerido un corpus de miles de documentos del Covid-19 Open Research Dataset (CORD-19). Este servicio de IA avanzada permite a los usuarios realizar consultas específicas y extraer el conocimiento crítico sobre el coronavirus según el área de investigación.
Fuente: OMS