Un nuevo modelo que aplica inteligencia artificial a los carbohidratos mejora la comprensión del proceso de infección y podría ayudar a predecir qué tipo de virus podrían transmitirse de animales a humanos.

Los carbohidratos participan en casi todos los procesos biológicos, pero aún no se comprenden bien. Conocidos como glicanos, estos carbohidratos son cruciales para que el organismo funcione adecuadamente. Sin embargo, con una frecuencia alarmante, también se involucran cuando el cuerpo no responde como se esperaba. Casi todos los virus usan glicanos como su primer contacto con las células en el proceso de infección, incluida la amenaza actual SARS-CoV-2, que causa la pandemia de COVID-19.

En este contexto, un grupo de investigación dirigido por Daniel Bojar, profesor asistente de la Universidad de Gotemburgo, ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial (IA) para analizar glicanos con un nivel de precisión sin precedentes. El modelo mejora la comprensión del proceso de infección al permitir predecir nuevas interacciones virus-glicano, por ejemplo, entre los carbohidratos y virus de la influenza o rotavirus: una causa común de infecciones virales en los bebés.

Como resultado, el modelo también puede conducir a una mejor comprensión de las enfermedades zoonóticas, donde los virus se transmiten de los animales a los humanos.

"Con la aparición del SARS-CoV-2, hemos visto las consecuencias potencialmente devastadoras de que los virus traspasen de los animales a los humanos. Nuestro modelo ahora se puede utilizar para predecir qué virus están particularmente cerca de ´saltar´. Podemos analizar esto viendo cuántas mutaciones serían necesarias para que los virus reconocieran los glicanos humanos, lo que aumenta el riesgo de infección humana. Además, el modelo nos ayuda a predecir qué partes del cuerpo humano son probablemente el blanco de un virus potencialmente zoonótico, como el sistema respiratorio o el tracto gastrointestinal ", según Bojar, autor principal del estudio.

El grupo de investigación espera aprovechar los resultados de este trabajo para prevenir la infección viral. El objetivo es utilizar el modelo para desarrollar antivirales basados ​​en glicanos, medicamentos que inhiben la capacidad de replicación de los virus.

"Predecir las interacciones virus-glicanos significa que ahora podemos buscar glucanos que se unan a los virus mejor que nuestros propios glucanos, y usar estos glucanos" señuelo "como antivirales para prevenir la infección viral. Sin embargo, son necesarios más avances en la fabricación de glucanos, ya que los posibles glucanos antivirales podrían incluir diversas secuencias que actualmente son difíciles de producir", indicó Daniel Bojar.

Nuevas pandemias

Además, el grupo de investigación espera aprovechar la mejor comprensión del proceso de infección para prevenir la infección viral. El objetivo es utilizar el modelo para desarrollar antivirales basados ​​en glicanos, y así prevenir y combatir futuras pandemias.

"El trabajo de muchos grupos en los últimos años realmente ha revolucionado la glucobiología y creo que finalmente estamos en la cúspide del uso de estas biomoléculas complejas con fines médicos.", concluyó Bojar.