Un nuevo paradigma en el diseño de vacunas: combinamos inteligencia artificial, bioinformática y computación de alto rendimiento para crear soluciones más ágiles, eficaces y sostenibles.
Gracias a estas tecnologías, somos capaces de identificar candidatos para vacuna de forma más precisa, eficiente y personalizada, minimizando la cantidad de ensayos con animales y reduciendo el gasto económico.
Impacto de la IA en la investigación biomédica
La IA está destinada a revolucionar el mundo tal y como lo conocemos, uno de los sectores que podemos encontrar que se están implementando más soluciones tecnológicas con Inteligencia Artificial es el sector médico, causando grandes avances como:
- Medicina personalizada
- Optimización de ensayos clínicos
- Modelado de enfermedades y predicción de evolución
- Análisis masivo de datos biomédicos
- Descubrimiento de nuevos fármacos
- Diagnóstico asistido por IA
- Genómica y medicina de precisión
- Monitorización y prevención con dispositivos inteligentes
- Cirugía robótica e inteligente
En este contexto el AIR Institute, busca aportar a estos avances con el proyecto AIR-Vaccination, investigando y desarrollando soluciones que permitan agilizar la creación de vacunas y optimizar el desarrollo gracias a la utilización de técnicas avanzadas con IA generativas, el aprendizaje profundo y la computación de alto rendimiento, ofreciendo soluciones inteligentes que aceleren el diseño de nuevas vacunas, contribuyendo a una mejor salud pública y posicionar a Castilla y León como referente de la biotecnología e innovación.
Qué es la vacunología inversa y cómo funciona
Es una metodología innovadora en el diseño de vacunas que, a diferencia de los enfoques tradicionales, parte directamente del análisis del genoma del patógeno en lugar de cultivarlo o aislarlo en laboratorio.
Este enfoque se basa en el uso de herramientas computacionales avanzadas para identificar automáticamente los antígenos más prometedores (es decir, las partes del patógeno capaces de provocar una respuesta inmune) a partir de su secuencia genética.
Ventajas de la vacunología inversa
Velocidad:
Acelera enormemente el desarrollo de vacunas.
Precisión:
Permite identificar epítopos específicos con mayor eficacia.
Reducción de costes:
Evitar procesos largos de laboratorio y cultivo.
Personalización:
Se puede adaptar a cepas locales, grupos de riesgo o enfermedades emergentes.
Seguridad:
Minimiza la inclusión de componentes no deseados del patógeno.
Reducción de la experimentación animal:
Al basarse en modelos computacionales y predicción in silico, reduce considerablemente la cantidad de ensayos iniciales en animales, promoviendo prácticas de investigación más éticas y sostenibles
Descripción de la solución basada en la Inteligencia Artificial
Tratando de avanzar en la resolución de estos problemas, el AIR Institute ha propuesto un marco de IA que de soporte a estas tecnologías y permita arrojar luz sobre las cuestiones planteadas, permitiendo desplegar una serie de herramientas que den soporte a futuros avances en los retos científicos que aborda el proyecto: optimización del diseño de vacunas, integración de las herramientas de diseño de vacunas y gestión del proceso de desarrollo de vacunas. Para ello es necesario analizar y estudiar la integración de los distintos conceptos y técnicas mencionadas, donde:
La primera capa comprende el conjunto de elementos capaces de adquirir la información que se procesa en la plataforma. En este punto, el conjunto de dispositivos de secuenciación de nueva generación (NGS) permitirán la ingestión automatizada de datos genéticos que serán enviados a la capa de inteligencia artificial.
La segunda capa representa el mecanismo de análisis e inferencia. El conjunto de algoritmos de inteligencia artificial llevará a cabo las funciones específicas de cada uno a partir de la secuencia de material genético del organismo diana. Esto permitirá un procesamiento paralelo de los datos y la obtención rápida de resultados que podrán ser filtrados mediante técnicas de ensamble y criterios de calidad. La transferencia lateral de información entre los diferentes algoritmos (por ejemplo: las secuencias candidatas identificadas por un algoritmo serán procesadas por otro para predecir su estructura) acelerará de forma considerable la obtención de resultados.
La tercera capa servirá como elemento de coordinación gestionando las tareas paralelas y asignando los recursos necesarios para cada procesamiento, aumentando la eficiencia de la solución y garantizando que se hace un uso correcto de los recursos computacionales disponibles. Esta capa será también la responsable de garantizar la escalabilidad del sistema y de facilitar el despliegue de la solución en cualquier sistema distribuido o de computación de alto rendimiento.