Los investigadores explicaron que desde el inicio de la pandemia de Covid-19, surgieron mutaciones que se extendieron entre la población mundial, causando un grave problema sanitario, en especial las variantes Delta y Ómicron.
Al tiempo señalaron que esas variantes “tienen un patrón característico de mutaciones genéticas, que puede potenciar la transmisibilidad del virus o reducir la eficacia de las vacunas o los tratamientos con anticuerpos”, anticipando cambios aún desconocidos que pueden aparecer en el futuro.
Para tratar de adelantarse a esas alteraciones los científicos, dirigidos por Martin Weigt, propusieron un mecanismo cuyo objetivo es predecir los cambios posibles a partir del estudio de las secuencias del genoma de todos los coronavirus preexistentes, y cuyos resultados son coherentes con la variabilidad actualmente observada del SARS-CoV-2.
Combinando sus predicciones con datos inmunológicos, los investigadores descubrieron que Ómicron y otras variantes se vieron favorecidas por la proteína Spike, que juega un papel fundamental en la unión, fusión y entrada del virus en las células humanas del huésped, y es el principal objetivo para la terapia de anticuerpos y el desarrollo de vacunas.
A partir de estas consideraciones, analizando las proteínas del SARS-CoV-2 y las evoluciones de los últimos dos años, el modelo es capaz de predecir estadísticamente la aparición de nuevas variantes y ayudar a guiar el diseño de nuevos fármacos o terapias de anticuerpos.
Aunque el trabajo se centró en el SARS-CoV-2, los investigadores consideraron que los resultados pueden ser extrapolables para ser aplicados a posibles epidemias futuras causadas por otro tipo de patógenos virales.
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