Durante la pandemia de COVID-19, las vacunas de ARNm contra el coronavirus SARS-CoV-2 tuvieron que conservarse a temperaturas inferiores a...
 |
| Durante la pandemia de COVID-19, las vacunas de ARNm contra el coronavirus SARS-CoV-2 tuvieron que conservarse a temperaturas inferiores a –15 °C para mantener su estabilidad. Una nueva herramienta de IA podría mejorar esa característica. Fuente: Jean-Francois Monier/AFP vía Getty |
El software de Baidu Research produce inyecciones para COVID que tienen una mayor estabilidad de almacenamiento y que desencadenan una mayor respuesta de anticuerpos en ratones que las inyecciones diseñadas convencionalmente.
03 mayo 2023.- Una herramienta de inteligencia artificial (IA) que optimiza las secuencias de genes que se encuentran en las vacunas de ARNm podría ayudar a crear dosis con mayor potencia y estabilidad que podrían implementarse en todo el mundo.
Desarrollado por científicos de la división de California de Baidu Research, una empresa de inteligencia artificial con sede en Beijing, el software toma prestadas técnicas de la lingüística computacional para diseñar secuencias de ARNm con formas y estructuras más complejas que las que se utilizan en las vacunas actuales. Esto permite que el material genético persista durante más tiempo de lo habitual. Cuanto más estable es el ARNm que se entrega a las células de una persona, más antígenos son producidos por la maquinaria de producción de proteínas en el cuerpo de esa persona. Esto, a su vez, conduce a un aumento de los anticuerpos protectores, lo que teóricamente deja a las personas inmunizadas mejor equipadas para defenderse de las enfermedades infecciosas.
Además, la mayor complejidad estructural del ARNm ofrece una mejor protección contra la degradación de la vacuna. Durante la pandemia de COVID-19, las inyecciones basadas en ARNm contra el coronavirus SARS-CoV-2 tuvieron que transportarse y mantenerse a temperaturas inferiores a -15 °C para mantener su estabilidad . Esto limitó su distribución en regiones del mundo con pocos recursos que carecen de acceso a instalaciones de almacenamiento ultrafrío. Un producto más resistente, optimizado por IA, podría eliminar la necesidad de equipos de cadena de frío para manejar tales pinchazos.
La nueva metodología es "notable", dice Dave Mauger, un biólogo de ARN computacional que trabajó anteriormente en Moderna en Cambridge, Massachusetts, un fabricante de vacunas de ARNm. “La eficiencia computacional es realmente impresionante y más sofisticada que cualquier cosa que haya existido antes”.
Pensamiento lineal
Los desarrolladores de vacunas ya ajustan comúnmente las secuencias de ARNm para alinearlas con las preferencias de las células por ciertas instrucciones genéticas sobre otras. Este proceso, conocido como optimización de codones, conduce a una producción de proteínas más eficiente. La herramienta Baidu lleva esto un paso más allá, asegurando que el ARNm, por lo general una molécula monocatenaria, retrocede sobre sí mismo para crear segmentos bicatenarios que son más rígidos.
Optimización del diseño. Fuente: Adaptado de Ref. 1
Conocida como LinearDesign, la herramienta tarda solo unos minutos en ejecutarse en una computadora de escritorio. En las pruebas de validación, ha producido vacunas que, cuando se evaluaron en ratones, desencadenaron respuestas de anticuerpos hasta 128 veces mayores que las generadas después de la inmunización con vacunas más convencionales optimizadas por codones. El algoritmo también ayudó a extender la estabilidad de almacenamiento de los diseños de vacunas hasta seis veces en ensayos de probeta estándar realizados a temperatura corporal.
Hasta ahora, los científicos han probado vacunas mejoradas con LinearDesign solo contra el COVID-19 y el herpes zóster en ratones. Pero la técnica debería resultar útil al diseñar vacunas de ARNm contra cualquier enfermedad. También debería ayudar en la terapia basada en ARNm.
Los investigadores informaron de sus hallazgos el 2 de mayo en Nature 1 .
Soluciones óptimas
La herramienta ya se ha utilizado para optimizar al menos una vacuna autorizada: una vacuna contra el COVID-19 de StemiRNA, llamada SW-BIC-213, que obtuvo la aprobación para uso de emergencia en Laos a fines del año pasado . En virtud de un acuerdo de licencia establecido en 2021, el gigante farmacéutico francés Sanofi también ha estado utilizando LinearDesign en sus propios productos experimentales de ARNm.
Los ejecutivos de ambas compañías enfatizan que muchas características de diseño influyen en el desempeño de sus vacunas candidatas. Pero LinearDesign es "ciertamente un tipo de algoritmo que puede ayudar con esto", dice Frank DeRosa de Sanofi, jefe de investigación y biomarcadores en el Centro de Excelencia de ARNm de la compañía.
Otro fue reportado el año pasado. Un equipo dirigido por Rhiju Das, biólogo computacional de la Escuela de Medicina de Stanford en California, demostró que se puede obtener una expresión de proteína aún mayor del ARNm, al menos en células humanas cultivadas, si se eliminan ciertos patrones de bucle de sus hebras, incluso cuando tales cambios aflojan la rigidez general de la molécula 2 .
Eso sugiere que los algoritmos alternativos podrían ser preferibles, dice la química teórica Hannah Wayment-Steele, ex miembro del equipo de Das que ahora está en la Universidad de Brandeis en Waltham, Massachusetts. O sugiere que el ajuste manual del ARNm optimizado con LinearDesign podría conducir a secuencias de vacunas aún mejores.
Pero según David Mathews, biólogo de ARN computacional del Centro Médico de la Universidad de Rochester en Nueva York, LinearDesign puede hacer la mayor parte del trabajo pesado. “Pone a las personas en el estadio correcto para comenzar a hacer cualquier optimización”, dice. Mathews ayudó a desarrollar el algoritmo y es cofundador, junto con Huang, de Coderna.ai, una empresa nueva con sede en Sunnyvale, California, que está desarrollando aún más el software.
Su primera tarea ha sido actualizar la plataforma para tener en cuenta los tipos de modificación química que se encuentran en la mayoría de las vacunas de ARNm experimentales y aprobadas. LinearDesign, en su forma actual, se basa en una plataforma de ARNm sin modificar que ha caído en desgracia entre la mayoría de los desarrolladores de vacunas .
Un enfoque estructurado
Pero los estudios con ratones y los experimentos con células son una cosa. Los ensayos en humanos son otro. Dado que el sistema inmunitario ha evolucionado para reconocer ciertas estructuras de ARN como extrañas, especialmente las formas de escalera retorcidas dentro de muchos virus que codifican sus genomas como ARN de doble cadena, a algunos investigadores les preocupa que un algoritmo de optimización como LinearDesign pueda terminar creando secuencias de vacunas que estimular reacciones inmunes dañinas en las personas.
Sin embargo, los primeros resultados de los ensayos clínicos en humanos que involucran SW-BIC-213 de StemiRNA sugieren que la estructura adicional no es un problema. En pequeños ensayos de refuerzo informados hasta ahora, los efectos secundarios de la inyección no han resultado peores que los informados con otras vacunas COVID-19 basadas en ARNm 3 . Pero como señala Blakney: "Aprenderemos más sobre eso en los próximos años".
COMENTARIOS