Puede reducir el período de desarrollo de fármacos contra nuevos virus
TARRAGONA, 14 Jun. (EUROPA PRESS) -
Un equipo investigador de integrantes de los grupos de investigación Asclepius y Quimioinformática y Nutrición de la Universitat Rovira i Virgili (URV) de Tarragona ha desarrollado un modelo matemático de aprendizaje automático que permite determinar la potencia y eficacia de fármacos antivíricos.
Este sistema estima el grado de eficacia de compuestos químicos que bloquean la capacidad reproductora del virus interpretando modelos tridimensionales de su estructura, ha explicado la universidad este miércoles en un comunicado.
"Si se desarrollaran, esto permitiría agilizar notablemente los procesos de diseño y elaboración de fármacos contra virus y reducir el tiempo de reacción a futuras epidemias", han afirmado los investigadores.
El modelo matemático que han creado ha determinado con éxito qué fármacos son efectivos para frenar la reproducción del SARS-CoV-2 y en qué grado: funciona codificando la estructura tridimensional de las proteasas y procesando los datos para determinar qué medicamento encaja mejor, con el fin de inhibirlas.
"PAPEL CLAVE" DEL MODELO
"Sin proteasas el virus no puede reproducirse, y esto ha sido posible gracias a la gran cantidad de información disponible sobre este virus, sus proteasas y cómo los fármacos las afectan, puesto que estos modelos necesitan ser entrenados para hacerlos funcionales y mejorar su rendimiento", ha valorado la investigadora Carme Juli.
El objetivo "no es solo predecir si un fármaco es activo contra una determinada patología sino estimar también el grado de eficacia", ha explicado el investigador Francesc Serratosa.
Para los investigadores, este modelo, que ha demostrado ser funcional, puede tener un "papel clave en el futuro ya que "la proliferación de enfermedades infecciosas será más frecuente a causa del modo de vida del mundo globalizado".
