La URV aconsegueix predir mutacions del coronavirus a través de xarxes neuronals artificials

El grup de recerca Quimioinformàtica i Nutrició de la Universitat Rovira i Virgili (URV) ha dissenyat un sistema d'aprenentatge automàtic, basat en una xarxa neuronal artificial, que és capaç de predir les mutacions del coronavirus. Aquest sistema, que no s'havia aplicat mai en la predicció de mutacions del virus, permet als investigadors avançar-se als canvis recurrents d'aquests. L'equip de la URV explica que tota aquesta informació permetria avançar-se en el desenvolupament de fàrmacs i fer-los més efectius de cara a l'eliminació del virus. A més, apunta que la metodologia és replicable en futures pandèmies, especialment si les causa la covid o una nova variant.

Des de la URV detallen que els virus són agents infecciosos que necessiten cèl·lules vives d'un hoste per reproduir-se. Quan infecten una cèl·lula, forcen els seus mecanismes reproductors a sintetitzar la informació genètica del mateix virus. En el cas del coronavirus, les instruccions necessàries per al procés de reproducció estan contingudes en el seu nucli en forma d'àcid ribonucleic (ARN). Així, mentre l'ADN humà presenta una estructura de doble hèlix, l'ARN està format per una sola cadena, que codifica la informació mitjançant quatre components: adenina, guanina, citosina i uracil.

Quan existeixen errors en el procés de replicació -canvis en l'ordre en què es presenten aquestes quatre bases- apareixen les mutacions. Si bé es creia que aquests desordres en les cadenes d'ARN eren totalment aleatoris, recerques anteriors van detectar que hi havia errors més freqüents que d'altres. Més concretament, indiquen els experts, alguns enzims - substàncies orgàniques que catalitzen reaccions químiques- propis de l'hoste tendien a convertir la citosina de l'ARN del virus en uracil.

En aquest context, el grup de recerca de la URV, liderat pels investigadors Gerard Pujadas i Santi Garcia, ha dissenyat un sistema d'aprenentatge automàtic que és capaç de predir les mutacions del virus, derivades del contacte de la informació genètica amb certs enzims de l'hoste. Un cop analitzada l'evolució del virus, el doctorand de la URV, Bryan Saldivar, va «entrenar» una xarxa neuronal artificial amb dades de més de 800.000 genomes del virus per tal que aquesta aprengués a predir quines mutacions recurrents es donarien de cara al futur. Concretament, es van reservar quatre gens, un dels quals conté la informació de la proteïna que permet al virus entrar a les cèl·lules per infectar-les, per tal de focalitzar l'estudi en aquesta direcció.

Aquest sistema, que no s'havia aplicat mai en la predicció de mutacions del virus, ha permès als investigadors avançar-se als canvis recurrents del virus, catalitzats pels enzims propis del cos humà. El procediment també identifica aquelles parts del virus que no poden canviar, ja que si ho fan l'agent infecciós és incapaç de reproduir-se. «Aquesta recerca aporta informació rellevant per a la comunitat científica, i queda aquí perquè es pugui consultar», ha tancat Garcia.