Una de las características de virus como el SARS-CoV-2, causante de la pandemia de COVID-19, es su capacidad de mutar y generar nuevas variantes, lo que obliga a actualizar constantemente las vacunas existentes para que sean efectivas contra las nuevas cepas. Eso nos deja, de alguna manera, siempre un paso por detrás. Sin embargo, un equipo liderado por la Universidad de Cambridge quiere cambiar el enfoque: en lugar de reaccionar cuando aparece una nueva amenaza, busca anticiparse mediante el uso de inteligencia artificial (IA) para diseñar antígenos capaces de reconocer características comunes de una familia de coronavirus. De esta manera, sería posible prevenir futuras pandemias antes de que se produzcan.
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Se habla de una “vacuna universal” porque fue diseñada para reconocer características comunes de los sarbecovirus, un subgénero de coronavirus que incluye al SARS-CoV, responsable del brote de 2002; al SARS-CoV-2, causante de la pandemia de COVID-19, y a numerosos coronavirus presentes en murciélagos con potencial zoonótico (de transmisión animal a humano). La idea es que, al dirigirse a esas regiones comunes y no a una variante concreta, la vacuna pueda ofrecer una protección más amplia frente a esa familia de virus.
Según los investigadores, la nueva vacuna se basa en una tecnología capaz de seleccionar las partes más conservadas de la proteína de la espícula —aquellas que menos cambian entre los distintos sarbecovirus— para inducir una respuesta inmunitaria dirigida contra ellas.
Es precisamente en esa etapa donde entra en juego la inteligencia artificial. En lugar de diseñar el antígeno a partir de un único virus conocido, los investigadores emplearon herramientas computacionales para analizar miles de secuencias genéticas de coronavirus humanos y animales e identificar los patrones que permanecen prácticamente inalterables entre ellos. Con esa información diseñaron un nuevo antígeno que luego se incorporó a la vacuna experimental.
“Hoy siempre vamos un paso detrás del virus. Lo que se busca ahora es adelantarse”, explica a El Comercio Ronald Vargas, director consultivo de la Maestría en Gerencia de Servicios de Salud de Centrum PUCP. “Lo que hicieron fue utilizar inteligencia artificial para analizar una base de datos muy grande que reúne toda la información genética y estructural de los coronavirus, con el objetivo de identificar y construir un antígeno que sea común a distintos coronavirus y a las variantes que pudieran surgir”.
Así fue como los investigadores construyeron un nuevo antígeno. Aunque en varios medios de comunicación se ha popularizado el término “superantígeno”, este no aparece en el estudio científico ni forma parte de la nomenclatura utilizada por sus autores.
Para Vargas, la importancia crítica del uso de esta tecnología radica en la posibilidad de analizar grandes bases de datos en poco tiempo. “Eso habría tomado muchísimo trabajo y muchísimo tiempo si se hubiera intentado hacer de manera tradicional, con los recursos que normalmente se utilizan, sin recurrir a un sistema de inteligencia artificial”, dice.
El especialista explica que, en un panorama en el que el desarrollo de una molécula para tratar una enfermedad puede tardar hasta 15 años y la tasa de fracaso es muy alta (entre el 90% y el 97%), la inteligencia artificial puede ayudar a reducir esos tiempos y mejorar la eficacia y la eficiencia de todo el proceso.
“Lo mismo ocurre con el enfrentamiento de futuras pandemias. Si ya cuentas con un conocimiento previo, investigado y validado, partes desde una base distinta cuando un virus que circula en animales logra saltar al ser humano debido a mutaciones. Aunque todavía sea necesario hacer ajustes, el desarrollo será mucho más rápido porque ya existe un trabajo previo sobre el cual construir”.
Inmunidad modesta
Antes de que una vacuna salga al mercado debe pasar por varias fases bien preestablecidas, que van desde la fase preliminar, en la que se hacen pruebas en cultivos celulares y animales, hasta la cuarta fase, en la que se logra su aprobación y se permite el monitoreo a largo plazo.
El ensayo de Cambridge se encuentra en la llamada fase I, en la cual la vacuna es administrada a un grupo reducido de personas y se busca evaluar la seguridad preliminar del compuesto. En este caso, los ensayos se realizaron en 39 personas de entre 18 y 50 años.
Tras las pruebas, el estudio concluye que “si bien los resultados de seguridad fueron alentadores, la inmunogenicidad de pEVAC-PS [nombre de la vacuna] fue modesta y variable”. Esto significa que la vacuna demostró ser segura en esta primera etapa, pero la respuesta del sistema inmunológico fue limitada y no se presentó con la misma intensidad en todos los participantes.
Un segundo estudio —en el que participarán alrededor de 200 personas— proporcionará una mejor comprensión sobre qué tan bien está entrenando al sistema inmunológico la vacuna. Eso, sin embargo, no significa que la vacuna ya haya demostrado ser eficaz. Precisamente, el objetivo de las siguientes fases será determinar si esa respuesta inmunitaria es suficiente para ofrecer protección frente a la infección.
El candidato vacunal superó con éxito la fase I de ensayos clínicos, en la que se evaluó su seguridad en 39 voluntarios. (Foto: Referencial)
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Para Fanny Casado, docente del Departamento de Ingeniería de la PUCP e investigadora del Instituto de Ciencias Ómicas y Biotecnología Aplicada (ICOBA), lo que queda claro de este ensayo es que “como resultado, el efecto fue modesto; como proceso, el desarrollo es realmente muy innovador”.
La doctora considera que el principal aporte del estudio no está tanto en los resultados obtenidos hasta ahora, sino en haber demostrado que un antígeno diseñado mediante herramientas computacionales pudo superar todas las etapas regulatorias, preclínicas y llegar a probarse por primera vez en personas.
“Lo realmente novedoso no es solo la inteligencia artificial, sino que se haya permitido llevar ese diseño hasta un ensayo clínico en personas”, explica.
Hasta ahora, la inteligencia artificial podía ayudar en el proceso de diseño de una vacuna. Lo novedoso de este estudio es que uno de esos diseños logró superar las pruebas preclínicas y convertirse, por primera vez, en una vacuna experimental evaluada en personas.
Vargas, por su parte, también coincide en este punto al señalar que el reto de entidades regulatorias —como la FDA, la EMA o la agencia reguladora del Reino Unido— ha sido determinar cómo evaluar estas herramientas de inteligencia artificial.
“Lo primero es establecer qué son desde el punto de vista regulatorio y, para ellos, son como dispositivos médicos (medical devices). Lo primero es demostrar que la herramienta de inteligencia artificial es válida, que realmente hace lo que dice que hace”, comenta.
En ese sentido, el especialista considera que uno de los aprendizajes que dejó la pandemia es la necesidad de que los países fortalezcan sus capacidades regulatorias para incorporar este tipo de innovaciones. “Lo que sí debemos hacer es estar preparados desde el punto de vista regulatorio. Durante la pandemia no lo estábamos”, afirma.
Pero la toxicóloga Casado no solo destaca el novedoso uso de la IA en el ensayo, sino que también hace énfasis en la adopción de una vacuna de ADN, la cual contiene instrucciones genéticas para que las células produzcan el antígeno y, con este, desencadenen una respuesta inmunitaria.
“Lo interesante de la inteligencia artificial es que permitió hacer algo que antes no se hacía. Tradicionalmente, una vacuna debía diseñarse sobre algo que ya existiera y hubiera sido demostrado experimentalmente”, comenta a El Comercio.
