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.

Please note that the LabMedica website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil





Investigadores utilizan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para predecir las mutaciones del virus SARS-CoV-2

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 19 Jan 2021
Print article
Imagen: Los investigadores utilizan algoritmos de PLN para predecir las mutaciones del virus SARS-CoV-2 (Fotografía cortesía de Baidu)
Imagen: Los investigadores utilizan algoritmos de PLN para predecir las mutaciones del virus SARS-CoV-2 (Fotografía cortesía de Baidu)
Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) ahora pueden generar secuencias de proteínas y predecir mutaciones de virus, incluidos cambios clave que ayudan al virus SARS-CoV-2 a evadir el sistema inmunológico.

La idea clave que hace que esto sea posible es que muchas propiedades de los sistemas biológicos se pueden interpretar en términos de palabras y oraciones. En los últimos años, un puñado de investigadores ha demostrado que las secuencias de proteínas y los códigos genéticos pueden modelarse utilizando técnicas de PLN. Ahora, los biólogos computacionales del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT; Cambridge, MA, EUA) reunieron varias de estas cadenas y utilizan la PLN para predecir mutaciones que permiten que los virus eviten ser detectados por anticuerpos en el sistema inmunológico humano, un proceso conocido como escape inmunológico viral. La idea básica es que la interpretación de un virus por un sistema inmunológico es análoga a la interpretación de una oración por un humano.

El equipo utiliza dos conceptos lingüísticos diferentes: gramática y semántica (o significado). La aptitud genética o evolutiva de un virus, características tales como lo bueno que es para infectar a un huésped, se puede interpretar en términos de corrección gramatical. Un virus infeccioso exitoso es gramaticalmente correcto; uno que no tiene éxito no lo es. Del mismo modo, las mutaciones de un virus se pueden interpretar en términos de semántica. Las mutaciones que hacen que un virus parezca diferente a las cosas en su entorno, como cambios en las proteínas de su superficie que lo hacen invisible para ciertos anticuerpos, han alterado su significado. Los virus con diferentes mutaciones pueden tener diferentes significados, y un virus con un significado diferente puede necesitar diferentes anticuerpos para leerlo.

Para modelar estas propiedades, los investigadores utilizaron una LSTM, un tipo de red neuronal que es anterior a las basadas en transformadores utilizadas por modelos de lenguaje grandes como GPT-3. Estas redes más antiguas se pueden entrenar con muchos menos datos que los transformadores y aún funcionan bien para muchas aplicaciones. En lugar de millones de frases, entrenaron el modelo de PLN en miles de secuencias genéticas tomadas de tres virus diferentes: 45.000 secuencias únicas para una cepa de influenza, 60.000 para una cepa de VIH y entre 3.000 y 4.000 para una cepa del virus SARS-CoV-2.

Los modelos de PLN funcionan codificando palabras en un espacio matemático de tal manera que las palabras con significados similares están más juntas que las palabras con significados diferentes. Esto se conoce como incrustación. En el caso de los virus, la incrustación de las secuencias genéticas agrupaba los virus según la similitud de sus mutaciones. El objetivo general del método es identificar mutaciones que podrían permitir que un virus escape de un sistema inmunológico sin hacerlo menos infeccioso, es decir, mutaciones que cambian el significado de un virus sin hacerlo gramaticalmente incorrecto.

Para probar su método, el equipo utilizó una métrica común para evaluar las predicciones realizadas por modelos de aprendizaje automático que puntúan la exactitud en una escala entre 0,5 (nada mejor que la casualidad) y 1 (perfecto). En este caso, tomaron las principales mutaciones identificadas por la herramienta y, utilizando virus reales en un laboratorio, comprobaron cuántas de ellas eran mutaciones de escape reales. Sus resultados variaron de 0,69 para el VIH a 0,85 para una cepa de coronavirus. Esto es mejor que los resultados de otros modelos de última generación, según los investigadores.

El equipo ha procesado modelos con nuevas variantes del coronavirus, incluida la llamada mutación del Reino Unido, la mutación del visón de Dinamarca y variantes tomadas de Sudáfrica, Singapur y Malasia. El uso de PLN acelera un proceso lento. Anteriormente, el genoma del virus tomado de un paciente con COVID-19 en el hospital podía secuenciarse y sus mutaciones recreadas y estudiadas en un laboratorio. Sin embargo, eso se puede demorar semanas, mientras que el modelo PLN predice mutaciones potenciales de inmediato, lo que enfoca el trabajo de laboratorio y lo acelera.

“Hemos aprendido el lenguaje de la evolución”, dijo Bonnie Berger, bióloga computacional del Instituto Tecnológico de Massachusetts. “La biología tiene su propio lenguaje”.

Enlace relacionado:
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

Proveedor de oro
ENSAYO PARA SARS-COV-2
SARS-CoV-2 Total (COV2T) Assay
COVID-19 IgM/IgG Test
DPP COVID-19 IgM/IgG System
Respiratory SARS-CoV-2 Panel
QIAstat-Dx Respiratory SARS-CoV-2 Panel
SARS-CoV-2 Antibody Test
EliA SARS-CoV-2-Sp1 IgG test

Print article

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El detector de matriz coulométrica Dionex CoulArray (Fotografía cortesía de Thermo Fisher Scientific).

Miden las aminas biogénicas urinarias estabilizadas en los laboratorios de química clínica

Los tumores carcinoides son tumores neuroendocrinos raros que se derivan de células enterocromafines que secretan serotonina. La medición de ácido 5-hidroxiindolacético en orina (5-HIAA), principal producto... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: El ensayo Natera Signatera puede predecir la recaída del cáncer de colon con meses de anterioridad (Fotografía cortesía de Mohammed Haneefa Nizamud)

Biopsia líquida predice la recaída del cáncer de colon con meses de anterioridad

El cáncer colorrectal (CCR), también conocido como cáncer de intestino, cáncer de colon o cáncer de recto, es el desarrollo de cáncer de colon o recto (partes del intestino grueso). Los signos y síntomas... Más

Hematología

ver canal
Imagen: TruSight Oncology 500 es un ensayo de secuenciación de próxima generación (NGS) que permite realizar el perfil genómico completo interno de muestras tumorales y mide con exactitud biomarcadores inmunooncológicos clave actuales: inestabilidad de microsatélites (MSI) y carga mutacional tumoral (TMB) (Fotografía cortesía de Illumina).

Secuenciación de próxima generación encuentra más mutaciones genéticas para la leucemia

Las neoplasias mieloides se caracterizan por una proliferación incontrolada y/o defectos en la diferenciación de células progenitoras mieloides anormales. A menudo se cree que los síndromes mielodisplásicos... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Se ha analizado la respuesta de las células T en pacientes recuperados de COVID-19 con el ensayo ImmunoScape TargetScape (Fotografía cortesía de The Scientist).

Analizan la respuesta de células T en los pacientes con COVID-19

El espectro clínico de la infección por SARS-CoV-2 es muy variable y abarca desde una infección asintomática o subclínica hasta una enfermedad grave o mortal. Se necesita con urgencia la caracterización... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: La tarjeta de antígeno urinario BinaxNOW Legionella. Exacta. Identificación rápida de la enfermedad del legionario causada por Legionella pneumophila serogrupo 1 con una tecnología fácil de usar (Fotografía cortesía de Abbott).

Evalúan kit de análisis de antígenos en orina para el diagnóstico de neumonía por Legionella

La legionelosis es causada por una bacteria llamada Legionella. La enfermedad tiene dos formas diferentes. La enfermedad del legionario es la forma más grave de infección que causa neumonía.... Más

Patología

ver canal
Imagen: El analizador Simoa HD-1 es un nuevo analizador de inmunoensayo digital totalmente automatizado con sensibilidad de una sola molécula y multiplexación (Fotografía cortesía de Quanterix).

Biomarcador en sangre predice la demencia en la enfermedad cerebral de vasos pequeños

La enfermedad de vasos sanguíneos pequeños cerebrales (EVP) es una afección muy prevalente que causa accidente cerebrovascular lacunar, deterioro cognitivo vascular y demencia vascular. Se ha demostrado... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Microfotografía de un adenocarcinoma colorrectal (Fotografía cortesía de Wikimedia Commons)

Biopsias líquidas del plasma o la orina pueden guiar el tratamiento del cáncer colorrectal

Un artículo reciente sugirió que el examen por biopsia líquida de sangre u orina podría ayudar a evaluar la efectividad de la terapia para los cánceres colorrectales que habían comenzado a hacer metástasis... Más

Industria

ver canal
Ilustración

Sysmex presenta tecnología avanzada en análisis en el Simposio Internacional Virtual en Diagnóstico Integral

La primera participación de la compañía en este formato estará marcada por un stand virtual y una conferencia en el programa oficial. Sysmex es una compañía multinacional japonesa especializada en Soluciones... Más
Copyright © 2000-2021 Globetech Media. All rights reserved.