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La enfermedad X, podría ser la nueva epidemia mundial mortal del siglo XXI

La enfermedad X, podría ser la nueva epidemia mundial mortal del siglo XXI

 

Es un contagio tan mortal y misterioso que no sabemos nada al respecto, excepto que podría ser la próxima epidemia mundial, según afirman expertos de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Con el nombre en código ‘Enfermedad X’, este misterioso patógeno ni siquiera ha sido descubierto aún, pero su amenaza le ha asegurado un lugar en la lista ‘más peligrosa’ de la OMS: un catálogo de epidemias futuras potenciales para las que las contramedidas actuales son insuficientes o ni siquiera existen.

Pero, ¿cómo puede una enfermedad que no ha sido identificada considerarse una amenaza tan grave para la salud pública? 

La mejor manera de pensarlo es que ‘Enfermedad X’ es un marcador de posición para un peligro contagioso que aún no hemos encontrado, pero que es prácticamente seguro. Es un supuesto “desconocido conocido” para el que la OMS dice que debemos estar preparados, y es por eso que la enfermedad misteriosa está ahora en el Plan de I + D de enfermedades prioritarias de la agencia de salud mundial.

“La enfermedad X representa el conocimiento de que una epidemia internacional seria podría ser causada por un patógeno que actualmente se desconoce que causa enfermedad en humanos”, explicó la OMS. 

El Plan de I + D -que se revisa anualmente- existe para priorizar los principales patógenos emergentes que pueden causar brotes graves en el futuro cercano, para los que existen pocas o ninguna contramedida médica.

Las enfermedades más peligrosas

La revisión más reciente tuvo lugar en febrero, y los expertos coincidieron en que las siguientes enfermedades son las que requieren con mayor urgencia la atención de los investigadores: la fiebre hemorrágica de Crimea-Congo; enfermedad del virus del ébola y enfermedad del virus de Marburg; fiebre de Lassa; Coronavirus del síndrome respiratorio del Medio Oriente y síndrome respiratorio agudo severo; Nipah y enfermedades henipavirales; fiebre del Valle del Rift; y el virus Zika.

Este año, por primera vez, la OMS agregó la Enfermedad X a la lista, en un reconocimiento del hecho de que es muy probable que otro patógeno pronto se agregue a este registro.

 

La historia nos relata que es probable que el próximo gran brote sea algo que no hemos visto antes. En cuanto dónde podría aparecer o qué sería concretamente, nadie lo sabe con seguridad, pero hay una multitud de posibles fuentes, incluyendo virus existentes que demuestran nueva virulencia y síntomas (como el virus Zika), virus modificados escapados de los laboratorios o utilizados como armas biológicas y enfermedades zoonóticas transferidas de animales a humanos (como el virus del ébola o la influenza)

Aunque podemos estar agradecidos de que la Enfermedad X aún no exista, la probabilidad de que aparezca en el futuro es, sin duda, algo que debemos tener en cuenta, con la esperanza de poder estar un paso por delante de cualquier amenaza futura.

Fuente: OMS: http://www.who.int/blueprint/priority-diseases/en/ Cortesía: Muy Interesante / Redacción :Sarah Romero.

Software de aprendizaje automático predice la acción de las bacteria

Software de aprendizaje automático predice la acción de las bacteria

En una primicia para los algoritmos de aprendizaje automático, una nueva pieza de software desarrollada en Caltech puede predecir el comportamiento de las bacterias leyendo el contenido de un gen.

El avance podría tener implicaciones significativas para nuestra comprensión de la bioquímica bacteriana y para el desarrollo de nuevos medicamentos.

Un impulso de la farmacología moderna se centra en aliviar dolencias mediante el desarrollo de fármacos que se dirigen a proteínas específicas que residen en las membranas de las células de nuestros cuerpos.

 

Estas proteínas, conocidas como proteínas integrales de membrana (IMP), actúan como receptores o “puertas” que permiten que los materiales entren y salgan de las células.

Ejemplos de IMP son receptores acoplados a proteína G, que transmiten información a una célula sobre su entorno, y canales de iones, que controlan el entorno interior de una célula actuando como guardianes que permiten selectivamente que los iones entren y salgan de la célula.

Los IMP son el objetivo de casi el 50 por ciento de todas las drogas en el mercado. Desafortunadamente, muchos IMP son poco conocidos.

“Estas son moléculas muy importantes que nuestro cuerpo produce y de las que no sabemos lo suficiente”, dice Bil Clemons, profesor de bioquímica en Caltech.

Para obtener una comprensión más completa de un IMP, los investigadores deben generar grandes cantidades de este para la purificación y el estudio detallado. Normalmente, eso se hace insertando el ADN de esa proteína en las bacterias; la proteína luego se produce de forma rutinaria a medida que la bacteria crece y se multiplica.

El problema es que no todas las bacterias están dispuestas a cooperar y producir cantidades insignificantes de proteínas. Solo unas pocas bacterias terminan produciendo suficientes proteínas para ser útiles y, hasta ahora, los investigadores no han podido saber si una bacteria con la que están trabajando será un éxito o un fracaso.

“Una de las principales limitaciones en el estudio de las proteínas de membrana es la falta de capacidad para expresarlas en cantidades razonables”, dice Clemons. “Usamos estas bacterias como fábricas para hacer cosas para nosotros, pero es impredecible … la mayoría lo echan de menos. Anecdóticamente, ha tenido un 10 por ciento de éxito”.

Toda la prueba y el error involucrados en hacer que las bacterias cooperen, desperdicia el tiempo y los recursos de los investigadores. Clemons se preguntó si sería posible usar computadoras para predecir cómo reaccionarán las bacterias cuando se les pida que creen una proteína que normalmente no producen.

“Presumimos que las células bacterianas estaban haciendo una lectura cuantitativa del ADN para determinar qué cantidad de estas proteínas preparar”.

“Queríamos saber si podríamos usar herramientas computacionales para aumentar la tasa de éxito de encontrar bacterias que expresen proteínas en cantidades útiles para ayudarnos a caracterizar moléculas importantes para la medicina”.

Clemons y su estudiante graduada, Shyam Saladi, crearon esa herramienta, un software de aprendizaje automático que han denominado IMProve, que compara el ADN bacteriano con datos sobre la cantidad de proteína que produce la bacteria. Luego usaron un conjunto de datos para IMProve que cultivaba muchas muestras de bacterias para ver qué tan bien producían las proteínas de membrana deseadas.

Los investigadores entrenaron a IMProve al alimentar esos resultados y los códigos genéticos en los que confían las bacterias para expresar las proteínas en IMProve, de modo que pudieran aprender qué secuencias de ADN iban a producir una alta producción de proteínas.

Una vez que el software fue entrenado, los investigadores descubrieron que predecía el comportamiento bacteriano tan bien que podían duplicar su tasa de éxito en la selección de bacterias que expresarían los IMP en grandes cantidades.

“Nos sorprendió porque no había ninguna garantía de que este enfoque funcionaría”, dice Clemons. “Las células son extremadamente complejas, y usted está pidiendo un modelo estadístico relativamente simple para predecir lo que una célula va a hacer. Desde esa perspectiva, fue bastante impactante”.

Pero, Clemons agrega que, tal vez sus resultados no sean tan sorprendentes en retrospectiva.

“Esto subraya la idea de que las células son solo computadoras, y solo están computando cosas”.

Fuente: Caltech / Redacción en inglés: Emily Velasco  /  Cortesía: http://www.caltech.edu

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