Una de las dificultades para terminar con la pandemia de COVID-19 que empezó hace más de tres años radica en que el coronavirus va evolucionando y aparecen nuevas variantes que son más transmisibles.

 Ese desafío pendiente llevó a que investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), la Universidad de Harvard y la Rama Médica de la Universidad de Texas, en los Estados Unidos estén desarrollando una vacuna novedosa que, a diferencia de las que ya se utilizan, podría contrarrestar todas las variantes del patógeno.

Tiene el potencial de ser una vacuna con una propiedad llamada “panvarianza” (panvariante) que podría evitar la necesidad de una vacuna de refuerzo diferente cada vez que una nueva variante entra en circulación.

En un artículo publicado en la revista Frontiers in Immunology, el equipo de investigadores informó sobre experimentos con ratones que demuestran la eficacia de la vacuna para prevenir la muerte por el COVID.

Las vacunas virales suelen funcionar exponiendo el sistema inmunitario a un pequeño fragmento del virus. Esto puede crear respuestas aprendidas que protejan a las personas cuando se expongan al virus real.

La premisa de las vacunas de ARN mensajero es activar la parte del sistema inmunitario que libera anticuerpos neutralizantes. Para esoo, dan las células instrucciones (en forma de moléculas de ARN mensajero) para fabricar la proteína de la Espiga, que se encuentra en la superficie del coronavirus y cuya presencia puede desencadenar una reacción inmunitaria.

“El problema de este método es que el blanco cambia constantemente (la proteína puede variar de una variante del coronavirus a otra) y eso puede hacer que la vacuna sea ineficaz”, explicó David Gifford, catedrático de Ingeniería Eléctrica e Informática e Ingeniería Biológica del MIT y coautor del artículo de Frontiers.

Gifford y sus colegas adoptaron entonces el nuevo enfoque. Seleccionaron un objetivo distinto para su vacuna: activar la parte del sistema inmunitario que desencadena las células T “asesinas”, aquellas que atacan a las células infectadas por el virus. Una vacuna de este tipo no evitará que las personas contraigan la infección, pero podría evitar que enfermen gravemente o mueran.

Una de las principales innovaciones de este grupo consistió en introducir técnicas de aprendizaje automático en el proceso de diseño de la vacuna. Un aspecto crítico de ese proceso consiste en determinar qué partes del coronavirus y qué péptidos (cadenas de aminoácidos que son los componentes básicos de las proteínas), deben ir en la vacuna. Para eso hay que tamizar miles de péptidos del virus y seleccionar unos 30 que deben incorporarse.

Pero esa decisión tiene que tener en cuenta las llamadas moléculas HLA, fragmentos proteicos de la superficie de las células que actúan como “carteles” e indican a las células inmunitarias (que carecen de visión de rayos X) lo que ocurre dentro de otras células. La visualización de fragmentos proteicos específicos puede indicar, por ejemplo, que una determinada célula está infectada por el coronavirus y debe ser eliminada.

Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para resolver un complicado conjunto de “problemas de optimización”, señaló Brandon Carter, estudiante de doctorado del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT, afiliado al Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) y autor principal del nuevo trabajo.

El objetivo primordial es seleccionar péptidos que estén presentes, o “conservados”, en todas las variantes del virus. Pero esos péptidos también tienen que estar asociados a moléculas HLA que tengan una alta probabilidad de aparecer para que puedan alertar al sistema inmunitario.