Foto di fernando zhiminaicela da Pixabay
Come abbiamo scoperto ampiamente il Covid-19 è in continua mutazione e molto spesso le nuove varianti arrivano all’improvviso tanto da sorprendere il mondo. Ciò porta a domande riguardo la protezione delle persone vaccinate e quanto siano efficaci le terapie presenti per le nuove varianti. Un gruppo di ricercatori di Zurigo ha sviluppato un modo per utilizzare l’Intelligenza Artificiale e rispondere a tali domande in quasi tempo reale, dopo che la nuova variante si sia presentata.
Poiché i virus mutano in modo causale nessuno è in grado di dire come lo farà il virus che causa il Covid-19. In teoria non c’è alcun limite ai modi in cui il virus potrebbe mutare. E questo è il caso anche quando si considera una piccola regione del virus: la proteina spike SARS-CoV-2, che è importante per l’infezione e il rilevamento da parte del sistema immunitario. Solo in questa regione ci sono decine di miliardi di possibili mutazioni teoriche.
Il nuovo metodo infatti proprio per questo motivo ha un approccio più globale. Per ciascuna possibile variante, l’Intelligenza Artificiale predice se è in grado o meno di infettare le cellule umane e se sarà neutralizzata dagli anticorpi prodotti dal sistema immunitario che si trovano nei vaccinati e persone recuperate. È molto probabile che nascosta tra tutte queste potenziali varianti ci sia quella che dominerà la fase successiva della pandemia di Covid-19. Per stabilire questo metodo i ricercatori hanno utilizzato esperimenti di laboratorio per generare un’ampia raccolta di varianti mutate della proteina spike SARS-CoV-2. Gli scienziati non hanno prodotto o lavorato con virus vivi, ma hanno prodotto solo una parte della proteina spike, e quindi non c’era pericolo di una perdita di laboratorio.
Questa proteina spike interagisce con la proteina ACE2 sulle nostre cellule per l’infezione e gli anticorpi di vaccinazione, bloccando questo meccanismo. Molte delle mutazioni nelle varianti SARS-CoV-2 si verificano in questa regione, il che consente al virus di eludere il sistema immunitario e continuare a diffondersi. Eseguendo esperimenti ad alto rendimento e sequenziando il DNA di questi milioni di varianti, i ricercatori hanno determinato con quale successo queste varianti interagiscono con la proteina ACE2 e con le terapie anticorpali esistenti. Ciò indica quanto le nuove varianti possono infettare le cellule o quanto possano sfuggire agli anticorpi.
I modelli finali di apprendimento automatico possono ora essere utilizzati per fare queste previsioni per decine di miliardi di varianti teoricamente possibili con mutazioni singole e combinatorie e andando ben oltre il milione che è stato testato in laboratorio. Il nuovo metodo aiuterà a sviluppare la prossima generazione di terapie anticorpali. Molti di questi farmaci anticorpali sono stati sviluppati per trattare il virus del Covid-19 originale e approvati per l’uso negli Stati Uniti e in Europa. L’apprendimento automatico potrebbe supportare lo sviluppo di farmaci anticorpali consentendo ai ricercatori di identificare quali anticorpi hanno il potenziale per essere più efficaci contro le varianti attuali e future.
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