“El COVID-19 es una enfermedad nueva y todavía no existe un tratamiento definido que sea eficaz, es decir, que produzca una reducción de los síntomas, que logre que las personas no se internen y que no mueran. Entonces lo que se hizo con CoVIDA fue un reposicionamiento de medicamentos, o sea, se utilizó un banco de datos de fármacos que ya se conocen para encontrar los que podrían tratar la enfermedad teniendo en cuenta una red de proteínas que tienen las células y donde el virus puede atacar”, comentó Gloria Aguilar, experta en farmacología y ensayos clínicos que forma parte del proyecto.
CoVIDA plantea una estrategia efectiva, rápida y de bajo costo basándose en la reutilización de algunos de los 2.000 fármacos comerciales seguros en humanos, usando la Inteligencia Artificial (IA) para identificar los ya aprobados en 28 enfermedades infecciosas similares al COVID-19.
En la investigación se desarrollaron nuevos procesos de IA que permitieron priorizar medicamentos potencialmente efectivos contra el SARS-CoV-2. Las metodologías implementadas se resumen en cuatro partes:
1- Reposicionamiento de antivirales de amplio espectro utilizando IA: consistió en predecir medicamentos aprobados por la US Food and Drug Administration (FDA), seguros en humanos, que afectan directamente a las proteínas delSARS-CoV-2. Para ello, utilizaron datos recientes de actividad antiviral contra virus específicos y desarrollaron modelos matemáticos basados en descomposición de matrices. Este método se restringió a una lista de aproximadamente 126 antivirales conocidos.
2- Reposicionamiento de medicamentos aprobados que actúan en el huésped: estos interrumpen el mecanismo de replicación e infección del SARS-CoV-2 en las células humanas. Esto implicó analizar el interactoma humano (mapa de las interacciones moleculares entre las proteínas humanas) y localizar las proteínas que afecta el virus, como aquellas moduladas por los medicamentos. Posteriormente, utilizaron un algoritmo para estimar la acción de los medicamentos contra los virus basados en las distancias relativas de sus proteínas de acción. Este análisis analizó 2.000 medicamentos comerciales para predecir los candidatos prometedores.
3- Análisis farmacológico de las predicciones, los medicamentos candidatos de cada método fueron combinados utilizando un algoritmo de ranking. Esta lista fue filtrada aún más con una validación in vitro utilizando Connectivity Map que permitió priorizar los medicamentos en su capacidad para cancelar el perfil de expresiones de los genes en células infectadas con COVID-19. Los expertos médicos del equipo analizaron en detalle las predicciones, esto posibilitó evaluar cuales están disponibles en Paraguay, su viabilidad, efectos secundarios, entre otros.
4- Diseño de protocolo de ensayos clínicos, basados en el análisis farmacológico anterior, los expertos médicos consideraron unos pocos medicamentos candidatos, de estos, se seleccionaron uno o dos más prometedores, con múltiple evidencia biológica. Actualmente se encuentran diseñando un protocolo de ensayo clínico para evaluar su eficacia, que tendrá en cuenta características de la población (edad, sexo), así como características del medicamento (dosaje recomendado).
Próximos pasos
Ya se cuenta con una lista preliminar de 25 drogas comerciales con 80% de efectividad potencial para tratar el COVID-19, que podrían ampliar el espectro de los medicamentos actualmente utilizados por el personal médico y el Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social. Además, los investigadores están diseñando un protocolo de ensayo clínico para aquellos medicamentos que se consideren como candidatos más prometedores, en conformidad con los estatutos éticos vigentes y las recomendaciones de la OMS ante la pandemia por COVID-19.
Corex
Con el fin de ayudar a la comunidad de investigación CoVIDA desarrolló CoREx, herramienta online basada en los métodos de IA desarrollados por el equipo de CoVIDA y que permite que los investigadores puedan analizar la interacción molecular entre proteínas importantes en el proceso de infección y replicación del virus SARS-CoV-2, así como proteínas involucradas en mecanismo de acción de fármacos con potencial efecto antiviral.
Asimismo, cuenta con información acerca del estado de ensayos clínicos de los diversos fármacos involucrados y su posible impacto en la expresión genética de los pacientes. De forma combinada, esta información provee una vista panorámica a los investigadores y puede acelerar el reposicionamiento de un fármaco existente o la identificación de características de un antiviral prometedor.
El proyecto cuenta con el apoyo de los Centros de Investigación de la Fundación Getulio Vargas (FGV) de Brasil y de Royal Holloway de la Universidad de Londres, Inglaterra, además de la cofinanciación del Consejo Nacional de Ciencias y Tecnologías (CONACYT).