Investigadores buscan modelo matemático de comportarse del virus SARS-CoV-2

Es un proyecto en el que participan Jorge Júlvez y Álex Oarga, investigadores del I3A (Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón), en la Universidad de Zaragoza, y que está dirigido por la investigadora Bridget Bannerman, del Departamento de Bioquímica de la Universidad de Cambridge, informa Unizar en una nota de prensa.

Júlvez, que forma parte del Grupo DiSCo, I+D en Computación Distribuida, explica que en este proyecto para avanzar en el conocimiento del SARS-CoV-2, su labor se centra en el desarrollo de este modelo matemático, que permite hacer un análisis estructural y dinámico, "con el que podemos formular hipótesis y realizar simulaciones de manera muy rápida y compararlo con el virus anterior SARS-CoV".

El trabajo en marcha se centra en el estudio de la red metabólica de las células, el análisis de las reacciones que forman dicha red, y la evaluación del impacto que tiene en su comportamiento la entrada del virus, “son modelos matemáticos que sirven para analizar, evaluar y predecir el comportamiento del sistema formado por la célula y el virus”, señala Júlvez.

Sobre el proyecto apunta que están tratando de crear un modelo matemático que incluya reacciones de las células humanas de las que necesita el coronavirus para reproducirse y estudian, por eso, diferentes tipos de células para comprobar cómo les afecta la entrada del SARS-CoV-2, y saber en qué cambia su comportamiento.

La investigación está en una fase exploratoria, así que recuerda que hay que ser "muy prudentes porque las predicciones de este modelo matemático tienen que ser comprobadas en el laboratorio".

Pero, saben que conociendo el modo en que las células y el virus interaccionan, algunas reacciones podrían neutralizarse para evitar la reproducción del virus en la célula y actuar sin dañarla.

Hasta la fecha, se han identificado una decena de reacciones podrían servir de objetivo para el desarrollo de fármacos y se pretende extender el modelo para poder estimar el efecto de los posibles tratamientos. EFE.