A pesar de los avances significativos en la medicina, todavía no se dispone de una vacuna eficaz contra el virus de la inmunodeficiencia humana VIH, aunque ha surgido la esperanza reciente a través del descubrimiento de anticuerpos capaces de neutralizar diversas cepas de VIH. Sin embargo, el VIH a veces puede evadir la neutralización ampliamente conocidarespuestas de anticuerpos a través de vías mutacionales, lo que hace que sea aún más difícil diseñar una solución efectiva.
Una vacuna ideal provocaría anticuerpos ampliamente neutralizantes que atacan partes de las proteínas de la espiga del virus donde las mutaciones comprometen severamente la aptitud del virus o la capacidad del virus para reproducirse y replicarse. Esto requiere conocimiento del panorama de la aptitud, un mapeo de secuencia a aptitudPara lograr este objetivo, los científicos de datos del HKUST y sus colaboradores del MIT han empleado un enfoque computacional para estimar el paisaje de la aptitud física de gp160, la poliproteína que comprende el pico del VIH. El paisaje inferido fue validado a través de comparaciones con diversas mediciones experimentales.
Sus hallazgos fueron publicados en la revista PNAS en enero de 2018
"Sin los métodos de aprendizaje automático de Big Data, es simplemente imposible hacer tal predicción", dijo Raymond Louie, coautor, miembro junior del Instituto de Estudios Avanzados e Investigador de HKUST y Profesor Asistente en el Departamento de Ingeniería Electrónica e Informática."El número de parámetros necesarios para estimar se acercó a 4,4 millones".
Los datos procesados por el equipo consistieron en 815 residuos y 20,043 secuencias de 1,918 individuos infectados con VIH.
"El método computacional nos dio resultados rápidos y precisos", dijo Matthew McKay, coautor y profesor asociado de Hari Harilela en los Departamentos de Ingeniería Electrónica e Informática e Ingeniería Química y Biológica en HKUST. "Los hallazgos pueden ayudar a los biólogos a proponernuevos inmunógenos y protocolos de vacunación que buscan obligar al virus a mutar a estados no aptos para evadir las respuestas inmunitarias, lo que probablemente frustrará o limitará la infección viral ".
"Si bien este método se desarrolló para abordar los desafíos específicos que plantea la proteína gp160, que no pudimos abordar utilizando métodos que desarrollamos para obtener los paisajes de aptitud de otras proteínas del VIH, el enfoque es general y puede aplicarse a otrasproblemas de inferencia dimensional de máxima entropía ", dijo Arup K. Chakraborty, coautor y profesor Robert T. Haslam de Ingeniería Química, Física y Química en el Instituto de Ingeniería Médica y Ciencia del MIT." Específicamente, nuestro panorama de aptitud física podría ser clínicamente útilen el futuro para la selección de la combinación de terapia con bnAb y diseño inmunógeno "
"Este es un estudio multidisciplinario que presenta una aplicación de ciencia de datos, y métodos de aprendizaje automático de big data en particular, para abordar un problema desafiante en biología", dijo McKay.
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Materiales proporcionados por Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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