Débora Marcone y Marco Cacciabue, especialistas del CONICET, desarrollaron INFINITy, una herramienta bioinformática basada en machine learning o inteligencia artificial que permite realizar de forma rápida y precisa la clasificación de secuencias de virus influenza A y B humanos obtenidas de personas que cursaron la enfermedad. La aplicación on line se describe en la revista Influenza and other respiratory viruses.
“A diferencia de programas de mayor complejidad y que incluso demoran mayor tiempo y son computacionalmente demandantes, nuestro desarrollo permite clasificar los virus de influenza A y B humanos de manera rápida, sencilla y precisa. Estos virus tienen una gran capacidad de mutar su genoma y los cambios que se van produciendo y acumulando son los que dan origen a nuevas variantes. El estudio de los genomas virales es relevante para determinar si han aparecido nuevas variantes además de monitorear las existentes, si los métodos diagnósticos siguen siendo adecuados para su detección e incluso reformular la composición de las vacunas cuando es necesario”, afirma Marcone, integrante del Instituto de Investigaciones en Bacteriología y Virología Molecular (IBaViM) de la Facultad de Farmacia y Bioquímica de la UBA.
Pandemia de 2009
Los virus de la influenza se cuentan entre los principales agentes causantes de infecciones respiratorias agudas (gripes, neumonías y otros cuadros) lo que resulta en una gran cantidad de enfermedades y muertes a nivel mundial, sobre todo en personas de riesgo: las de mayor edad o menores, que tengan su sistema inmune comprometido o patologías de base como enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).
En 2009 el virus de influenza A (H1N1) sufrió cambios drásticos en su genoma e infectó a un gran número de personas en distintos países de distintos continentes en un corto período de tiempo. Desde esa pandemia, ocurrida hace 14 años, dos subtipos de influenza A, (H1N1) pmd09 y A(H3N2), y dos linajes de influenza B, Victoria y Yamagata, han sido responsables de la mayoría de los casos.
INFINITy se desarrolló para clasificar las secuencias de esos patógenos aislados a partir de muestras respiratorias humanas y es útil para contribuir con el estudio de su evolución en el tiempo y por regiones a nivel global. Para testear su funcionamiento se puso a prueba la herramienta utilizando secuencias virales de influenza provenientes de todo el mundo descargadas de una base de datos de secuencias públicas llamada GISAID. “Cuando hicimos el testeo el resultado fue muy alentador y arrojó una precisión mayor al 99 por ciento”, indica Cacciabue, de la Universidad Nacional de Luján y del Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular (IABIMO, CONICET-INTA).
INFINITy cuenta con dos modelos, “FULL HA” y “HA1”, para permitirle a los usuarios y a las usuarias clasificar secuencias del gen de la proteína viral “hemaglutinina” (HA) o de su región parcial HA1, dado que ambas regiones genómicas son ampliamente utilizadas en el mundo para estudios de epidemiología y vigilancia.
“Nuestra herramienta puede ser de gran utilidad para todas aquellas personas que se desempeñan en el campo de la epidemiología, virología, biología y trabajen en laboratorios y unidades centinela de estudio de virus influenza”, concluye Marcone quien también forma parte de la Cátedra de Microbiología, Parasitología y Virología de la Facultad de Ciencias Médicas de la Pontificia Universidad Católica Argentina.
El desarrollo de INFINITy contó con el apoyo de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (Agencia I+D+i).
Referencia bibliográfica: Cacciabue, M., & Marcone, D. N. (2023). INFINITy: A fast machine learning‐based application for human influenza A and B virus subtyping. Influenza and Other Respiratory Viruses, 17(1).
https://doi.org/10.1111/irv.13096
Link de INFINITy: https://infinity.unlu.edu.ar/
