Artificial intelligence is capable of predicting the seriousness of Covid

El Grupo de Problemas Inversos de la Universidad de Oviedo y el Battelle Center of Mathematical Medicine (Columbus, Ohio), han sido capaces de predict through artificial intelligence the severity and possible complications in patients with Covid-19.

Los researchers han llegado a esta conclusion tras analyzer las firmas geneticas alteradas por la COVID-19 con datos del Hospital Monte Sinaí de Nueva York.

Este estudio, que acaba de ser publicado en la revista Computers in Biology and Medicine, will allow to reposition the different drugs that are used to combat this infection y dirigirlos expresamente a las comorbilidades causadas por el virus, según indican desde la institución académica en nota de prensa.

El investigador Juan Luis Fernández Martínez, del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo, underlines that comprender la respuesta de cada una de las moleculas de ARN en una célulala llamada transcriptómica, es de suma importancia para diseñar tools de diagnostico que predigan la gravedad de la infección.

“Since 2014, our group has designed artificial intelligence methods for the ultra-rapid analysis of genomic data, to understand the altered genetic pathways in a disease, and accelerate the search for possible solutions at three levels: diagnosis, prognosis and treatment“, highlights.

Likewise, he adds that “when the pandemic broke out, in March 2020, our first reaction was to look for genetic data available internationally and attempt to interpret them. Pudimos realariz el estudio retrospectivo de datos procurandos por el Hospital Monte Sinaí“.

The investigation points out that the transcriptomic analysis of the altered pathways en the infection by SARS-COV-2 reveala una respuesta inflamatoria distintiva y potenciales efectos secundarios de la infección.

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“La replication del virus provoca, en algunos casos, un acute respiratory distress syndrome in the lungsy afecta a otros organos como el corazón, el cerebro y los riñones”, destaca el matemático Fernández Martínez.

En ese sentido, explica que “los pharmacos reposiciónados para combatir el COVID-19 they should, no solo dirigirse a la vía de señalización del interferón y al control de la inflammation, sino también a las vías genéticas alteradas relacionadas con los efectos secundarios de la infection”.

The study also showed through the analysis of main components that the signatures of the transcriptome are different from those of the flu and the respiratory syncytial virus (RSV). The gene COL1A1, which controls the production of collagen, appears to play a key/vital role in the regulation of the immune system. Además, otros genes de firma pequeña escala parecen estar implicados en el desarrollo de otras comorbilidades COVID-19.

Drug repositioning based on the transcriptome offers a possible antiviral therapy de vía rápida para los pacientes con COVID-19, pero se requiere la realization de estudios clínicos adicionales using drugs approved by the FDA for patients with major susceptibility to the infection and with serious medical complications”, he underlines.

Los researchers have achieved these findings by employing a methodology of deep sampling of viral transcriptomic data, specifically oriented to the repositioning of drugs. Para ello han utilizado diferentes muestreadores o robots biomédicos diseñodos in the research group of the University of Oviedo.

Juan Luis Fernández Martínez indicates que The basic principle of this methodology is biological invariancewhich means that the results obtained are independent of the algorithm used.

In this way, we are able to identify robustly the genetic pathways altered by the disease y, teniendo en cuenta estos resultados, realizar un reposicionamiento efectivo de farcamos, que sean capas de reequilibrar dichas vías y conseguir la homeostasis (biological equilibrium). These algorithms make the researches that take years to search for a drug for a human disease accelerate dramatically (days),” he concluded.

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