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SANTA CLARA, Villa Clara.— Nuevos modelos matemáticos para la predicción de mutaciones y la resistencia a fármacos de virus como el VIH y la influenza de distintos tipos, de vital importancia para el diagnóstico, uso de antivirales y vacunas, crearon especialistas de la Universidad Central Marta Abreu de Las Villas y de la Universidad de Ghent, Bélgica.
Los resultados sobre la Influenza A H1N1 se aplican en el Centro Nacional de Sanidad Agropecuaria (Censa), con el fin de validar la efectividad futura del diagnóstico. Esta institución es la responsable del perfeccionamiento de los sistemas de diagnósticos de virus que atacan a plantas y animales.
Además, se establecen relaciones para emplear los resultados del VIH en el Centro de Inmunología Molecular y otros Centros del Polo del Oeste, reveló el Doctor en Ciencias Matemáticas Ricardo Grau Abalo, de la Facultad de Matemática, Física y Computación de la Universidad Central de Las Villas.
El Grupo Bioinformático del Instituto de Viandas Tropicales (Inivit) también participó en este aporte científico, que resulta superior a los análogos clásicos, pues facilita la integración de nuevas herramientas con algoritmos tradicionales o posibles modelos futuros.
Con su aplicación se pueden pronosticar las mutaciones y la resistencia antiviral, mediante el uso de cuatro nuevos modelos, que analizan respectivamente cómo pueden utilizarse las redes neuronales recurrentes para el pronóstico de la resistencia antiviral, y las redes bayesianas para la caracterización de las posiciones claves de una proteína viral y sus interacciones.
Los autores principales de este trabajo, premiado por la Academia de Ciencias de Cuba, fueron: Isis Bonet Cruz, María del C. Chávez Cárdenas, Robersy Sánchez Rodríguez, Abdel Rodríguez y Ricardo Grau Abalo.
Grau Abalo explicó que las redes neuronales recurrentes son una herramienta computacional que tiene la particularidad especial de «aprender iterativamente» no solo teniendo en cuenta el pasado, sino también actualizándose por el futuro.
Subrayó que los modelos bayesianos creados, otra herramienta computacional, no solo permiten el pronóstico de la resistencia antiviral a partir de las bases nucleotídicas presentes en una mutación, sino a la inversa.
Este grupo de herramientas también posee nuevos multiclasificadores en análisis supervisado de secuencias genómicas, en particular relacionados con la resistencia antiviral.
El alineamiento de secuencias genómicas es una de las técnicas más utilizadas en los estudios bioinformáticos. «Consiste en alinear dos o más secuencias de manera que se evidencie la similaridad entre ellas. En nuestro caso utilizamos el alineamiento de mutaciones de las proteínas de un virus, por ejemplo, el de la influenza A y construimos un árbol filogenético de dichas mutaciones reportadas en sitios especiales de Internet que abarcan cientos de mutaciones a lo largo de años», precisó Grau Abalo, quien asesoró esta investigación.
Los modelos están dotados, igualmente, de concepciones originales de multiclasificadores que pretenden afrontar la diversidad biológica en las mutaciones y un nuevo modelo evolutivo, el cual fundamenta el pronóstico de futuras mutaciones de virus como el de la Influenza y el VIH.
