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Salud y Bienestar

Obtienen el mapa genómico completo del SARS-CoV-2

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EFE/EPA/SASCHA STEINBACH/Archivo

Redacción Ciencia, 11 may (EFE).- Pocos meses después de declarase la pandemia de covid-19, al inicio de 2020, los científicos secuenciaron el genoma del virus, el SARS-CoV-2, pero aún seguían sin conocerse muchos genes codificadores de proteínas. Ahora, un estudio de genómica comparativa ha permitido generar el mapa genético más preciso y completo del virus.

Hecho por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y publicado este martes en la revista Nature Communications, el estudio ha confirmado varios genes codificadores de proteínas y ha descubierto que otros -que se habían propuesto como genes- no codificaban ninguna proteína.

«Pudimos utilizar este potente enfoque de genómica comparativa de firmas evolutivas para descubrir el verdadero contenido funcional de codificación de proteínas de este genoma de enorme importancia», destaca Manolis Kellis, autor principal del estudio y profesor de ciencias de la computación del MIT, y miembro del Instituto Broad del MIT y Harvard.

En una segunda parte del estudio, el equipo de investigación también analizó cerca de 2.000 mutaciones que han surgido en el SARS-CoV-2 desde el inicio de la pandemia, lo que les permitió evaluar la importancia que pueden tener esas mutaciones y su capacidad para evadir el sistema inmunitario o volverse más infeccioso.

Se sabía que, con casi 30.000 bases de ARN, el genoma del SARS-CoV-2 tiene varias regiones que codifican genes de proteínas y otras de las que había sospechas pero no se habían clasificado definitivamente.

Para determinar qué partes del genoma del SARS-CoV-2 contiene realmente genes, los investigadores recurrieron a la genómica comparativa, y compararon el SARS-CoV-2 (que pertenece a un subgénero de virus llamado Sarbecovirus, que infecta a los murciélagos) con el SARS-CoV (que causó el brote de SARS de 2003) y 42 cepas de sarbecovirus de murciélagos.

Así, confirmaron seis genes codificadores de proteínas en el genoma del SARS-CoV-2, además de los cinco que están bien establecidos en todos los coronavirus.

También determinaron que la región que codifica un gen llamado ORF3a también codifica un gen adicional, el ORF3c, que tiene bases de ARN que se solapan con el ORF3a, pero que están en un marco de lectura diferente, algo raro en los genomas grandes, pero común en muchos virus y que, en el caso del SARS-CoV-2, aún no se sabe qué función tiene.

Los investigadores también demostraron que otras cinco regiones que se habían propuesto como posibles genes no codifican proteínas funcionales, y descartaron que queden otros por descubrir.

Además, los autores vieron que muchos trabajos anteriores utilizaban no sólo conjuntos de genes incorrectos, sino también, a veces, nombres contradictorios, por lo que, en un artículo paralelo publicado recientemente en la revista Virology, presentaron unas recomendaciones para nombrar los genes del SARS-CoV-2.

En el estudio, los investigadores también analizaron más de 1.800 mutaciones que han surgido en el SARS-CoV-2 y descubrieron que, en la mayoría de los casos, los genes que evolucionaban rápidamente antes de la pandemia han seguido haciéndolo, y los que tendían a evolucionar lentamente han mantenido esa tendencia.

Asimismo, analizaron las mutaciones que han surgido en variantes preocupantes, como la cepa británica, la de Brasil y la de Sudáfrica y observaron que muchas de las mutaciones que hacen que esas variantes sean más peligrosas se encuentran en la proteína de la espiga, que ayuda al virus a propagarse con rapidez y a evitar el sistema inmunitario.

Sin embargo, cada una de esas variantes tiene «más de 20 mutaciones más, y es importante saber cuáles de ellas pueden hacer algo y cuáles no», advierte Irwin Jungreis, autor principal del estudio e investigador del MIT.

Para los autores estos datos podrían ayudar a otros científicos a centrar su atención en las mutaciones que parecen tener efectos más significativos en la infectividad del virus.

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Salud y Bienestar

Así son las dietas personalizadas con inteligencia artificial para prevenir enfermedades

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dietas para prevenir enfermedades
Un cocinero prepara un menú. Achivo/EFE/Luis Angel Reglero

En la era digital, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando muchos aspectos de nuestra vida, y la salud no es una excepción. Una de las áreas más prometedoras es el uso de IA para crear dietas personalizadas que pueden ayudar a prevenir enfermedades. Este enfoque innovador combina tecnología avanzada con conocimientos médicos para ofrecer planes alimentarios adaptados a las necesidades individuales de cada persona.

¿Qué Son las Dietas Personalizadas con Inteligencia Artificial?

Las dietas personalizadas con inteligencia artificial son planes nutricionales diseñados específicamente para un individuo utilizando algoritmos avanzados y datos personales. Estos datos pueden incluir información genética, historial médico, preferencias alimentarias, estilo de vida y objetivos de salud. La IA analiza esta información para crear una dieta que optimice la salud del usuario y prevenga enfermedades específicas.

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Cómo Funciona la IA en la Personalización de Dietas

1. Recopilación de Datos

El primer paso en la creación de una dieta personalizada con IA es la recopilación de datos. Esta información puede obtenerse a través de cuestionarios, análisis de sangre, pruebas genéticas y dispositivos de seguimiento de la salud, como smartwatches y aplicaciones móviles.

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2. Análisis de Datos

Una vez que se han recopilado los datos, los algoritmos de IA analizan la información para identificar patrones y correlaciones. Por ejemplo, la IA puede detectar cómo ciertos alimentos afectan los niveles de glucosa en sangre, el colesterol o la presión arterial de un individuo. También puede identificar deficiencias nutricionales y riesgos de salud específicos.

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3. Creación del Plan Nutricional

Con base en el análisis, la IA genera un plan nutricional personalizado que incluye recomendaciones específicas sobre qué comer y qué evitar. Este plan se ajusta a las necesidades individuales del usuario y se adapta en tiempo real a medida que cambian sus datos de salud y estilo de vida.

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Beneficios de las Dietas Personalizadas con IA

1. Prevención de Enfermedades

Las dietas personalizadas con IA pueden ayudar a prevenir enfermedades crónicas como la diabetes, enfermedades cardiovasculares y ciertos tipos de cáncer. Al adaptar la dieta a las necesidades específicas del individuo, es posible reducir los factores de riesgo asociados con estas enfermedades.

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2. Optimización de la Salud

Un plan nutricional personalizado optimiza la salud general del individuo, mejorando aspectos como la energía, el estado de ánimo y la función cognitiva. Al proporcionar los nutrientes necesarios en las cantidades adecuadas, la IA puede ayudar a mejorar la calidad de vida.

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3. Monitoreo Continuo y Ajustes

La IA permite un monitoreo continuo de la salud del usuario, lo que facilita ajustes en la dieta en tiempo real. Esto es especialmente útil para personas con condiciones médicas que requieren un seguimiento constante, como la diabetes tipo 1.

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4. Personalización y Flexibilidad

Cada persona es única, y lo que funciona para una puede no funcionar para otra. Las dietas personalizadas con IA ofrecen un alto grado de personalización y flexibilidad, permitiendo a los usuarios disfrutar de sus alimentos favoritos mientras mantienen una dieta saludable.

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Casos de Éxito y Aplicaciones Actuales

1. Aplicaciones Móviles y Plataformas Online

Existen diversas aplicaciones móviles y plataformas en línea que utilizan IA para ofrecer dietas personalizadas. Estas herramientas analizan datos como la actividad física, los patrones de sueño y las preferencias alimentarias para crear planes nutricionales adaptados a cada usuario.

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2. Programas de Bienestar Corporativo

Muchas empresas están adoptando programas de bienestar corporativo que incluyen dietas personalizadas con IA para mejorar la salud de sus empleados. Estos programas no solo mejoran la salud individual sino que también pueden reducir los costos de atención médica y aumentar la productividad.

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3. Atención Médica Personalizada

Algunas clínicas y hospitales están integrando IA en sus servicios de atención médica para ofrecer dietas personalizadas a sus pacientes. Esto es especialmente beneficioso para pacientes con condiciones crónicas que requieren un manejo dietético cuidadoso.

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Futuro de las Dietas Personalizadas con IA

El futuro de las dietas personalizadas con inteligencia artificial es prometedor. A medida que la tecnología avanza y se recopilan más datos, los algoritmos de IA serán capaces de ofrecer recomendaciones aún más precisas y efectivas. Además, la integración de otras tecnologías emergentes, como la biotecnología y la genómica, permitirá una personalización aún más profunda y específica.

Palabras clave relacionadas: futuro de la IA, avances tecnológicos, biotecnología, genómica

Conclusión

Las dietas personalizadas con inteligencia artificial representan un avance significativo en el cuidado de la salud y la prevención de enfermedades. Al combinar tecnología avanzada con datos personales, estos planes nutricionales ofrecen una manera efectiva y personalizada de mejorar la salud y el bienestar. Con el continuo desarrollo de la IA y otras tecnologías, el futuro de la nutrición personalizada promete ser aún más innovador y accesible.

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Este artículo proporciona una visión completa de cómo las dietas personalizadas con inteligencia artificial están transformando la manera en que prevenimos enfermedades y mejoramos nuestra salud, destacando los beneficios y las aplicaciones actuales de esta innovadora tecnología.

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