Inteligencia artificial para descifrar cómo infectan las bacterias

Inteligencia artificial para descifrar cómo infectan las bacterias

Combinado experimentos con ratones en el laboratorio y modelos de aprendizaje automático, investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y otros centros internacionales han analizado los efectores proteicos que permiten a las bacterias patógenas esquivar el sistema inmune y cómo este responde.

Muchas bacterias causantes de enfermedades utilizan una ‘jeringuilla’ molecular para inyectar multitud de sus proteínas, llamadas efectores, en las células intestinales, bloqueando así respuestas inmunitarias clave. 

Ahora, un equipo internacional de científicos de Reino Unido, Israel y España, desde donde participa la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), han aunado fuerzas para analizar todas estas moléculas proteicas de forma conjunta, combinando experimentos de laboratorio y herramientas de inteligencia artificial (IA)

Los autores, que publican su estudio en la revista Science, han utilizado 100 variantes de la bacteria Citrobacter rodentium de ratón para modelar la función de los efectores de todas in vivo. De esta forman han descubierto que estos trabajan juntos como una red, lo que permite al microbio una gran flexibilidad para esquivar el sistema inmune y mantener su patogenicidad. 

La plataforma de inteligencia artificial predijo correctamente los resultados de colonización de redes alternativas a partir de los datos in vivo. Los investigadores de la UPM, el catedrático de IA Alfonso Rodríguez-Patón y la estudiante de doctorado Elena Núñez Berrueco utilizaron los datos recopilados en el laboratorio para construir el modelo de aprendizaje automático

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Artículo completo:“Deconstructing a type III secretion system effector network unravels the inherent robustness and plasticity in pathogenesis and immunity”. David Ruano-Gallego, Gad Frankel et al., en Science.

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