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 hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
INTEGRA BIOSCIENCES AG

Deascargar La Aplicación Móvil





Enfoque basado en inteligencia artificial podría ayudar a desarrollar nuevas terapias de anticuerpos contra la COVID-19 basadas en proteínas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 05 Apr 2021
Ilustración
Ilustración
Un enfoque nuevo generando proteínas sintéticas usando inteligencia artificial (IA) tiene enorme potencial para desarrollar enzimas industriales eficaces como también medicina basada en proteínas, tales como anticuerpos y vacunas para el tratamiento de COVID-19.

Investigadores de la Universidad de Tecnología Chalmers (Gothenburg, Suecia) han demostrado que IA es ahora capaz de generar proteínas novedosas, funcionalmente activas. Las proteínas son grandes, moléculas complejas que juegan un papel crucial en todas las células vivas, construyendo, modificando, y descomponiendo otras moléculas naturalmente dentro de nuestras células. También son ampliamente usadas en procesos industriales y productos, y en nuestras vidas diarias. Los medicamentos basados en proteínas son muy comunes, la insulina medicamento para la diabetes es una de las más prescritas. Algunas de las medicinas para el cáncer, más costosas y eficaces, también se basan en proteínas, como también las fórmulas de anticuerpos actualmente usadas para tratar el COVID-19.

Los métodos actuales usados para ingeniería de proteína se basan en introducir mutaciones aleatorias a las secuencias de proteína. Sin embargo, con cada mutación aleatoria adicional introducida, la actividad de la proteína disminuye. En un descubrimiento en el campo de las proteínas sintéticas, los investigadores de Chalmers han desarrollado un enfoque basado en inteligencia artificial llamado ProteinGAN, que usa un enfoque de aprendizaje profundo generativo. En esencia, la IA cuenta con una gran cantidad de datos de proteínas bien estudiadas; estudia estos datos e intenta crear proteínas nuevas basándose en ellos.

Al mismo tiempo, otra parte de la IA trata de averiguar si las proteínas sintéticas son falsas o no. Las proteínas son enviadas una y otra vez en el sistema hasta que la IA ya no puede diferenciar si son sintéticas o no. Este método es bien conocido por crear fotografías y videos de personas que no existen, pero en este estudio, fue usado para producir variantes de proteína muy diversas con propiedades físicas semejantes a las naturales que podrían ser usadas para sus funciones.

Las proteínas usadas ampliamente en los productos cotidianos no siempre son completamente naturales sino que son hechas por medio de biología sintética y técnicas de ingeniería de proteínas. Usando esas técnicas, las secuencias de proteínas originales son modificadas con la esperanza de crear nuevas variantes de proteínas sintéticas que sean más eficientes, estables, y adaptadas a aplicaciones particulares. El enfoque nuevo basado en IA es de importancia para desarrollar enzimas industriales eficaces como también terapias nuevas basadas en proteínas, como anticuerpos y vacunas para el tratamiento del COVID-19.

“Lo que ahora podemos demostrar ofrece un potencial fantástico para una cantidad de aplicaciones futuras, como el desarrollo más rápido y más rentable de medicamentos basados en proteínas”, dijo Aleksej Zelezniak, profesor asociado del departamento de Biología e Ingeniería Biológica.

Enlace relacionado:
Universidad de Tecnología Chalmers

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
Miembro Platino
Sistema bioquímico e inmunológico integrado
Biolumi CX Solution X10+C10
ANALIZADOR DE ORINA
respons® UDS100

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: La prueba Galleri de GRAIL utiliza el aprendizaje automático para analizar patrones de ADNcf en busca de señales de cáncer y predecir su ubicación probable para guiar una evaluación adicional.

Prueba sanguínea multicáncer amplía detección a cánceres sin opciones de cribado rutinario

Muchos cánceres letales carecen de cribado rutinario y a menudo se diagnostican solo después de que aparecen los síntomas, lo que limita las opciones curativas. Los programas estándar... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: MPNST es un cáncer del tejido conectivo que rodea los nervios periféricos, siendo la NF1 un factor de riesgo clave (Crédito de la imagen: Nephron/Wikimedia Commons (CC BY-SA 3.0)

Biopsia líquida muestra potencial para detectar y monitorizar tumores malignos de la vaina nerviosa

El tumor maligno de la vaina de los nervios periféricos (MPNST) es uno de los cánceres más graves que afectan a las personas con neurofibromatosis tipo 1 (NF1), pero su reconocimiento oportuno sigue siendo difícil.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Turner N, Keam S, Abdel-Wahab N, et al. La cascada inflamatoria guiada por células B perpetúa la colitis mediada por ICI. Cell Reports (2026). doi:10.1016/j.celrep.2026.117969)

Biomarcador sanguíneo podría predecir riesgo de colitis durante terapia con inhibidores de puntos de control

Los inhibidores de puntos de control inmunitario pueden desencadenar colitis inmunorrelacionada que provoca diarrea grave, dolor abdominal e interrupciones del tratamiento. Actualmente, los médicos... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El ébola sigue siendo una amenaza para la salud pública en rápida evolución con una alta mortalidad, lo que subraya la necesidad de un diagnóstico oportuno y pruebas descentralizadas más cercanas a los pacientes (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Colaboración busca llevar detección sanguínea del ébola fuera de los laboratorios centrales

Co-Diagnostics, Inc. (Salt Lake City, UT, EE. UU.) y ReadyGo Diagnostics Ltd. (Bath, Reino Unido) han iniciado una colaboración para evaluar GoCollect de ReadyGo con la plataforma Co-Dx PCR para... Más

Patología

ver canal
Imagen: Muestras vaginales y de orina que muestran cáncer de endometrio (caso verdadero positivo; fila superior) y ausencia de células malignas (caso verdadero negativo; fila inferior). (Jones ER, Narine N, O\'Flynn H, et al. The Lancet Obstetrics, Gynecology, & Women's Health (2026). DOI:10.1016/S3050-5038(26)00222-0.)

Prueba sencilla podría reducir necesidad de estudios invasivos para detectar cáncer uterino

El sangrado después de la menopausia requiere una investigación urgente para detectar cáncer de útero, aunque la mayoría de las mujeres que se someten a pruebas no padecen... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: ADLM recomienda que las herramientas de inteligencia artificial emergentes sigan los mismos estándares profesionales de supervisión, calidad, validación y monitoreo que las pruebas clínicas tradicionales dentro del marco existente de CLIA (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

ADLM pide actualizar CLIA para apoyar el uso seguro de IA en medicina de laboratorio

Los laboratorios clínicos utilizan cada vez más la inteligencia artificial para verificar, interpretar e informar resultados, pero las salvaguardas de las Enmiendas para la Mejora de los... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.