Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil





Sistema de alerta temprana basado en la IA detecta las variantes del SARS-CoV-2 con potencial de alto riesgo

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 17 Jan 2022
Print article
Ilustración
Ilustración
Un sistema de alerta temprana (SAE) combina el modelado estructural de la proteína Spike con inteligencia artificial (IA) para detectar y monitorear variantes de SARS-CoV-2 de alto riesgo, identificando >90 % de las variantes designadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS), en promedio dos meses antes de recibir oficialmente la designación.

BioNTech SE (Maguncia, Alemania) e InstaDeep Ltd. (Londres, Reino Unido), desarrollaron un método computacional nuevo que analiza los datos de secuenciación disponibles en todo el mundo y predice variantes de alto riesgo del SARS-CoV-2. El SAE, desarrollado en colaboración por BioNTech e InstaDeep, se basa en métricas de aptitud y escape inmunológico calculadas por IA. El nuevo método combina el modelado estructural de la proteína viral Spike y los algoritmos de IA para señalar rápidamente las posibles variantes de alto riesgo ingresadas en los repositorios de datos de secuencia del SARS-CoV-2 en menos de un día en función de las métricas que califican su aptitud (por ejemplo, ACE2 y la interacción de la proteína Spike variante) así como sus propiedades de escape inmunológico.

El SAE se basa en dos enfoques: (1) el modelado estructural de la interacción del dominio de unión al receptor de la proteína Spike viral (RBD) con el receptor de la célula huésped y la puntuación del impacto de la variante del virus para poder escapar de la respuesta inmune y (2), modelado predictivo basado en IA para extraer información de cientos de miles de variantes de virus registradas de repositorios de secuencias globales. El SAE calcula una puntuación de escape inmune y una puntuación previa de aptitud (potencial de transmisibilidad). Si bien la puntuación de escape inmunitario por sí sola ya era altamente predictiva del riesgo, la combinación de estas dos métricas en una puntuación de Pareto proporcionó la mejor evaluación del riesgo que representa una variante de virus determinada. Cuanto más alto sea el puntaje, mayor será el riesgo de que la variante afecte la salud global. El enfoque de SAE clasifica las variantes del SARS-CoV-2 según el escape inmunológico y el potencial de aptitud basándose únicamente en los datos existentes y, por lo tanto, no depende de un enfoque de “esperar y observar”.

Las empresas validaron estas predicciones utilizando datos experimentales generados internamente y datos disponibles públicamente. Durante el período de prueba, el sistema identificó >90 % de las variantes designadas por la OMS (variantes preocupantes, VOC; variantes de interés, VOI; variantes bajo seguimiento, VUM) en promedio con dos meses de anticipación. El SAE detectó las variantes alfa, beta, gamma, theta, eta y ómicron, designadas por la OMS en la misma semana en que se cargó su secuencia por primera vez. La variante ómicron se clasificó como variante de alto riesgo el mismo día que su secuencia estuvo disponible. La variante IHU observada en Francia también fue evaluada por el SAE, que destacó las propiedades de escape inmunitario que son relativamente similares a ómicron, pero con una aptitud significativamente menor, por lo que es menos preocupante dados los datos actuales. Los resultados del estudio subrayan que el SAE es capaz de evaluar nuevas variantes en minutos y monitorear el riesgo de linajes de variantes casi en tiempo real. También es totalmente escalable a medida que se dispone de nuevos datos de variantes.

“Con los métodos computacionales avanzados que hemos desarrollado en los últimos meses, podemos analizar la información de la secuencia de la proteína Spike y clasificar las nuevas variantes de acuerdo con su escape inmunitario previsto y la puntuación de unión a la ACE2”, dijo Ugur Sahin, MD, director ejecutivo y cofundador de BioNTech. “La detección temprana de posibles variantes de alto riesgo podría ser una herramienta eficaz para alertar a los investigadores, los desarrolladores de vacunas, las autoridades sanitarias y los encargados de formular políticas, lo que brinda más tiempo para responder a las nuevas variantes de interés”.

“Actualmente, cada semana se descubren más de 10.000 secuencias variantes novedosas y los expertos humanos simplemente no pueden hacer frente a datos complejos a esta escala. Hemos abordado este desafío implementando las poderosas capacidades de inteligencia artificial de la plataforma DeepChain de InstaDeep, combinadas con el conocimiento y la tecnología del SARS-CoV-2 de BioNTech. Por primera vez, las variantes de alto riesgo podrían detectarse inmediatamente, lo que podría ahorrar meses de un tiempo precioso. Estamos felices de hacer que nuestro trabajo de investigación esté disponible públicamente y, lo que es más importante, esperamos su impacto continuo en el mundo real”, agregó Karim Beguir, cofundador y director ejecutivo de InstaDeep.

Enlace relacionado:
BioNTech SE
InstaDeep Ltd.

Miembro Oro
VISOR EN PANTALLA DE DIAGNÓSTICO EN TIEMPO REAL
GEMweb Live
Miembro Oro
STI Test
Vivalytic Sexually Transmitted Infection (STI) Array
Miembro Plata
Compact 14-Day Uninterrupted Holter ECG
NR-314P
New
Needlefree Closed System Transfer Device
ChemoClave

Print article

Canales

Cuidados Criticos

ver canal
Imagen: El sistema de estadificación Cleerly para la enfermedad de la arteria coronaria ha recibido la designación de dispositivo innovador de la FDA (Fotografía cortesía de Cleerly)

Tecnología basada en IA ofrece una evaluación del riesgo de ataque cardíaco en el futuro

Cuando los médicos diagnostican un cáncer, normalmente ofrecen un pronóstico y un plan de tratamiento basado en un sistema de estadificación que evalúa la extensión... Más

Técnicas Quirúrgicas

ver canal
Imagen: La cirugía asistida por robot para el cáncer de vesícula biliar es tan efectiva como los métodos tradicionales abiertos y laparoscópicos (Fotografía cortesía de 123RF)

Cirugía para cáncer de vesícula biliar asistida por robot se encontro ser tan efectiva como cirugía tradicional

El cáncer de vesícula biliar (CVB), clasificado como el principal cáncer del tracto biliar y el 17º cáncer más mortal a nivel mundial, exige una mejora urgente en... Más

Cuidados de Pacientes

ver canal
Imagen: La solución recientemente lanzada puede transformar la programación del quirófano e impulsar las tasas de utilización  (Fotografía cortesía de Fujitsu)

Solución de optimización de la capacidad quirúrgica ayuda a hospitales a impulsar utilización de quirófanos

Una solución innovadora tiene la capacidad de transformar la utilización de la capacidad quirúrgica al atacar la causa raíz de las ineficiencias los bloques de tiempo quirúrgico.... Más

TI

ver canal
Imagen: El primer modelo específico de la institución proporciona una ventaja de desempeñoa significativa sobre los modelos actuales basados en la población (Fotografía cortesía de Mount Sinai)

Modelo de aprendizaje automático mejora predicción del riesgo de mortalidad para pacientes de cirugía cardíaca

Se han implementado algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos en varios campos médicos, y algunos han demostrado mejores resultados en comparación con sus... Más

Pruebas POC

ver canal
Imagen: El lector de inmunoensayo cuantitativo RPD-3500 (Fotografía cortesía de BK Electronics)

Lector de inmunoensayo de pruebas POC proporciona análisis cuantitativo de kits de prueba para diagnóstico más preciso

Un lector de inmunoensayos cuantitativos pequeño y liviano que proporciona un análisis cuantitativo de cualquier tipo de kits o tiras de prueba rápida, y se puede conectar a una PC... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.