{"id":30861874,"date":"2020-10-05T14:35:33","date_gmt":"2020-10-05T12:35:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/?p=30861874"},"modified":"2020-10-14T09:26:02","modified_gmt":"2020-10-14T07:26:02","slug":"un-estudio-in-silico-de-la-upo-investiga-las-bases-geneticas-de-la-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/ciencia\/2020\/10\/un-estudio-in-silico-de-la-upo-investiga-las-bases-geneticas-de-la-covid-19\/","title":{"rendered":"Un estudio ‘in silico’ de la UPO investiga las bases gen\u00e9ticas de la COVID-19"},"content":{"rendered":"
\"Miguel<\/a>
Desde la izquierda: Miguel Garc\u00eda, Federico Divina, Fernando Delgado, Francisco G\u00f3mez y Domingo Savio<\/figcaption><\/figure>\n

Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide han llevado a cabo un estudio in silico <\/em>empleando datos biom\u00e9dicos de un modelo de rat\u00f3n para investigar las bases gen\u00e9ticas de la enfermedad de COVID-19. El estudio ha sido realizado por un grupo multidisciplinar de investigadores de la UPO compuesto por Federico Divina, Miguel Garc\u00eda y Domingo S. Rodr\u00edguez, y liderado por Fernando M. Delgado y Francisco A. G\u00f3mez. Todos los integrantes pertenecen a los grupos Data Science and Big<\/em> Data Research Lab <\/em>e Intelligent Data Analysis Group (DATAi) <\/em>de la UPO.<\/p>\n

El proyecto se ha centrado en el estudio del gen Ly6E<\/em>, que juega un papel importante en la inmunidad innata y cuya alteraci\u00f3n produce una respuesta inmune deficiente ante la infecci\u00f3n viral. \u201cEste gen ha sido fruto de una gran controversia, puesto que su perturbaci\u00f3n tambi\u00e9n favorece la infectividad de virus como el VIH o el virus de la influenza A\u201d, explican los investigadores. El objetivo del proyecto es el de generar modelos computacionales de interacci\u00f3n g\u00e9nica que permitan dilucidar diferencias en la respuesta inmune entre individuos que presentan el gen Ly6E <\/em>alterado y sin alterar. Con este fin, se han empleado algoritmos que permiten construir un modelo explicativo de la enfermedad en forma de red, la cual representa las interacciones entre los genes afectados por la alteraci\u00f3n de Ly6E<\/em>. As\u00ed, los modelos generados explican la p\u00e9rdida de la respuesta inmune normal con el gen Ly6E <\/em>alterado.<\/p>\n

Si bien la experimentaci\u00f3n ha sido realizada sobre ratones, se espera que los resultados sean extrapolables a humanos. \u201cLos resultados obtenidos son prometedores, a pesar de que los datos necesitan de la caracterizaci\u00f3n experimental de los mecanismos moleculares en los que interviene el Ly6E\u201d, <\/em>afirman los investigadores. Los resultados han sido recientemente publicados en la revista internacional Genes, <\/em>especializada en el campo de la gen\u00e9tica.<\/p>\n

Mutaciones en genes como Ly6E<\/em> podr\u00edan explicar por qu\u00e9 algunos pacientes de COVID-19 presentan una sintomatolog\u00eda m\u00e1s grave que otros. En este caso, el conocimiento de los mecanismos de interacci\u00f3n pat\u00f3geno-hu\u00e9sped, as\u00ed como la respuesta inmunol\u00f3gica a \u00e9stos, se considera un objetivo importante para el dise\u00f1o de terapias apropiadas para combatir la enfermedad. Por esta raz\u00f3n, el uso de redes g\u00e9nicas bien podr\u00eda fomentar la investigaci\u00f3n en estas terapias en el contexto de la pandemia, orquestando el escrutinio experimental y reduciendo sus costes.<\/p>\n

Este tipo de t\u00e9cnicas supone un avance considerable en el an\u00e1lisis de los datos obtenidos en la investigaci\u00f3n experimental, gracias a la colaboraci\u00f3n entre cient\u00edficos de diferentes disciplinas biom\u00e9dicas y computacionales. Esta \u00faltima ha cobrado gran relevancia en los \u00faltimos meses debido al aluvi\u00f3n de datos generados experimentalmente en relaci\u00f3n a SARS-CoV-2, pues es la integraci\u00f3n y meta-an\u00e1lisis de dichos datos la que confiere gran solidez a los resultados. Precisamente la tecnolog\u00eda de las redes g\u00e9nicas, por su car\u00e1cter integrativo, recopila y sintetiza los datos biom\u00e9dicos disponibles generando un modelo que facilita la comprensi\u00f3n de la realidad biol\u00f3gica que se est\u00e1 estudiando.<\/p>\n

Como apuntan los investigadores, este estudio supone tambi\u00e9n un ejemplo de c\u00f3mo el rev\u00e9s para la sociedad que ha supuesto la pandemia de la COVID-19 ha demostrado la solidaridad de la comunidad cient\u00edfica y sanitaria, deseosa de prestar su colaboraci\u00f3n en la batalla contra el virus.\u00a0 \u201cTodos los esfuerzos orientados a la obtenci\u00f3n y\/o estudio de nuevos tratamientos para limitar el impacto de la pandemia podr\u00edan ser de gran ayuda\u201d, subrayan. As\u00ed, el compromiso com\u00fan a escala global por la b\u00fasqueda, a marchas forzadas, de estrategias defensivas contra SARS-CoV-2 resulta clave, traduci\u00e9ndose en la r\u00e1pida transmisi\u00f3n de los resultados de investigaci\u00f3n entre pa\u00edses. De igual manera, son muchos los grupos en la comunidad cient\u00edfica que recientemente han conseguido redireccionar sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n hacia el estudio de SARS-CoV-2, manifestando una gran capacidad de respuesta y adaptaci\u00f3n a las necesidades actuales. En este sentido, los bi\u00f3logos computacionales y cient\u00edficos de datos, que llevan a cabo estudios puramente inform\u00e1ticos, pueden r\u00e1pidamente divergir hacia la investigaci\u00f3n de la COVID-19, contribuyendo significativamente ya que sus desarrollos son aplicables a campos diversos.<\/p>\n

Adem\u00e1s de para el estudio de la COVID-19, los modelos de redes g\u00e9nicas han demostrado ser de gran utilidad en enfermedades complejas como carcinoma pulmonar o enfermedades relacionadas con la salud mental como el estr\u00e9s post-traum\u00e1tico, de acuerdo con otros estudios recientes coordinados por el Dr. Francisco A. G\u00f3mez, tambi\u00e9n en colaboraci\u00f3n con Fernando M. Delgado, Miguel Garc\u00eda y Federico Divina.<\/p>\n

Art\u00edculo completo: <\/strong><\/p>\n

Fernando M. Delgado Chaves, Francisco G\u00f3mez Vela, Federico Divina, Miguel Garc\u00eda Torres, Domingo S. Rodr\u00edguez Baena, Computational an\u00e1lisis of the global effects of Ly6E in the immune response to coronavirus infection using gene networks<\/em>, Genes, 2020 11(7), 831: \u00a0https:\/\/doi.org\/10.3390\/genes11070831<\/strong><\/a><\/p>\n

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