Inteligência Artificial

Ferramenta de inteligência artificial combate novas mutações da COVID-19

Uma nova estrutura de inteligência artificial poderia acelerar o desenvolvimento de vacinas para tratar novas mutações COVID-19. Um método de inteligência artificial pode ajudar a combater as mutações emergentes do COVID-19, identificando as melhores vacinas potenciais para tratar o vírus, de acordo com um estudo publicado na Scientific Reports.

À medida que COVID-19 começa a sofrer mutações nas populações em todo o mundo, os cientistas estão preocupados que as mutações irão minimizar a eficácia das vacinas que agora estão sendo distribuídas. Variantes recentes do vírus no Reino Unido, África do Sul e Brasil parecem se espalhar mais facilmente, o que pode levar a mais hospitalizações e mortes.

Pesquisadores da Escola de Engenharia Viterbi da Universidade do Sul da Califórnia (USC) decidiram desenvolver um novo método de inteligência artificial para combater mutações emergentes do COVID-19 e acelerar o desenvolvimento de vacinas.

A equipe usou dados de um banco de dados de bioinformática chamado Immune Epitope Database (IEDB), no qual cientistas de todo o mundo vêm coletando dados sobre o coronavírus e outras doenças.

O IEDB contém mais de 600.000 epítopos conhecidos de cerca de 3.600 espécies diferentes, juntamente com o Virus Pathogen Resource, um repositório complementar de informações sobre vírus patogênicos.

O método de inteligência artificial recém-desenvolvido é projetado para acelerar a análise de vacinas e focar na melhor terapia médica preventiva potencial.

O método é facilmente adaptável para analisar potenciais mutações do vírus, garantindo que as melhores vacinas possíveis sejam rapidamente identificadas. Isso pode dar aos humanos uma vantagem significativa sobre as mutações em evolução, com o modelo realizando ciclos de projeto de vacinas que antes levavam meses ou anos em questão de segundos ou minutos.

Quando aplicada ao vírus que causa COVID-19, a ferramenta AI eliminou rapidamente 95% dos compostos que poderiam ter tratado os patógenos e identificou as melhores opções.

O método assistido por IA previu 26 vacinas potenciais que funcionariam contra o coronavírus. Destes, os cientistas identificaram os onze melhores para construir uma vacina de múltiplos epítopos, que pode atacar as proteínas de pico que o coronavírus usa para se ligar e penetrar uma célula hospedeira.

As vacinas têm como alvo a região, ou epítopo, do contágio para interromper a proteína do pico, neutralizando a capacidade do vírus de se replicar.

“Essa estrutura de IA, aplicada às especificidades desse vírus, pode fornecer vacinas candidatas em segundos e levá-las a testes clínicos rapidamente para obter terapias médicas preventivas sem comprometer a segurança”, disse Paul Bogdan, professor associado de engenharia elétrica e de computação do USC Viterbi e autor correspondente do estudo. “Além disso, isso pode ser adaptado para nos ajudar a ficar à frente do coronavírus, pois ele sofre mutações ao redor do mundo”.

Com a nova estrutura de IA, a equipe também pode construir uma nova vacina de múltiplos epítopos para um novo vírus em menos de um minuto e validar sua qualidade em uma hora. Em comparação, os processos atuais para controlar o vírus requerem o cultivo do patógeno em um laboratório, desativando-o e injetando o vírus que causou a doença. O processo pode demorar mais de um ano, pois o vírus continua a se espalhar.

Os pesquisadores esperam que, se o vírus que causa COVID-19 se tornar incontrolável pelas vacinas atuais, ou se novas vacinas forem necessárias para lidar com outros vírus emergentes, seu método de IA pode ajudar a desenvolver outros mecanismos preventivos rapidamente.

Por exemplo, os pesquisadores no estudo usaram apenas um epítopo de célula B e um epítopo de célula T, enquanto a aplicação de um conjunto de dados maior e mais combinações possíveis poderia ajudar a desenvolver uma ferramenta de projeto de vacina mais abrangente e rápida.

O estudo estima que o modelo pode realizar previsões precisas com mais de 700.000 proteínas diferentes no conjunto de dados. “A estrutura de design de vacina proposta pode lidar com as três mutações mais frequentemente observadas e ser estendida para lidar com outras mutações potencialmente desconhecidas”, disse Bogdan.

Fonte: Health Itanalytics

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