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.
“Se quiere que esto ocurra en el mayor número posible de personas para obtener la máxima cobertura poblacional de la vacuna”, explicó Carter. Además, la vacuna debe cubrir varias veces a cada individuo. “Esto significa que se prevé que más de un péptido de la vacuna sea visualizado por algún HLA en cada persona”. Alcanzar estos diversos objetivos es una tarea que puede agilizarse considerablemente mediante herramientas de aprendizaje automático (también llamado “machine learning”).
Los últimos resultados proceden de experimentos realizados por colaboradores de la rama médica de la Universidad de Texas en Galveston y mostraron una fuerte respuesta inmunitaria en ratones a los que se administró la vacuna.
Los ratones de este experimento no murieron, sino que fueron “humanizados”, lo que significa que tenían una molécula HLA que se encuentra en las células humanas. “Este estudio -sostuvo Carter- ofrece pruebas en un sistema vivo, un ratón real, de que las vacunas que ideamos utilizando el aprendizaje automático pueden ofrecer protección contra el COVID”. Gifford consideró que es “la primera prueba experimental de que una vacuna formulada de este modo sería eficaz.”
Paul Offit, profesor de pediatría de la División de Enfermedades Infecciosas del Hospital Infantil de Filadelfia, consideró que los resultados eran alentadores. “Como las células T son fundamentales en la protección contra COVID-19 grave, las futuras vacunas que se centren en inducir las respuestas más amplias de las células T serán un importante paso adelante en la próxima generación de vacunas”, dijo.
“Habría que realizar más estudios en animales -y eventualmente en humanos- antes de que este trabajo pueda dar paso a la “próxima generación de vacunas”, afirmó Offit, que no participó en el estudio. El hecho de que el 24% de las células pulmonares de los ratones vacunados fueran células T, afirma Gifford, “demostró que sus sistemas inmunitarios estaban preparados para luchar contra la infección vírica.” Pero hay que tener cuidado de evitar una respuesta inmunitaria demasiado fuerte, advierte, para no causar daños pulmonares.
Los científicos del MIT y sus colegas creen que su vacuna de células T tiene el potencial de ayudar a las personas inmunodeprimidas que no pueden producir anticuerpos neutralizantes y, por tanto, no pueden beneficiarse de las vacunas COVID tradicionales. Su vacuna también puede aliviar el sufrimiento del COVID Prolongado en personas que siguen albergando reservorios del virus mucho después de su infección inicial.
El 27 de enero pasado, el reconocido infectólogo Anthony Fauci junto con dos colegas había hecho un llamado a considerar más el desarrollo de vacunas universales contra los coronavirus en un artículo publicado en la revista New England Journal of Medicine.
“Ahora debemos dar prioridad al desarrollo de vacunas ampliamente protectoras como las vacunas universales contra la gripe en las que hemos estado trabajando en los últimos años”, escribió Fauci y sus colegas. “Una vacuna universal contra coronavirus protegería idealmente contra el SARS-CoV-2 y los numerosos coronavirus de origen animal que podrían causar futuros brotes zoonóticos y pandemias. Las características ideales de tales vacunas incluyen propiedades asociadas a la protección tanto individual como comunitaria en pandemias”, sostuvieron.
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