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Coronavirus: ¿cómo debería responder la ciencia?

Coronavirus: ¿cómo debería responder la ciencia?

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Imagen: ciencia.gob.es

87255369 10218073723287536 8554012082536710144 oPor: Saúl Pérez Montaño, profesor y coordinador de la línea de Química del Departamento de Ciencias Naturales de la Universidad Católica San Pablo. Máster en Ciencias por la San Jose State University de Estados Unidos.

¿Qué ha cambiado en los últimos 180 años en cuanto al manejo de las epidemias? Casi nada. Entre 1830 y 1840 la epidemia de cólera en Europa nos llevó a nueva era de epidemias globales. Las naciones tuvieron que reconocer que las infecciones no se detienen en las fronteras y que solo la colaboración, permite proteger a sus ciudadanos de las pandemias. Ahora, con todos los avances científicos, la respuesta es la misma: cuarentena y colaboración social.

A pesar de que se conocen los patrones de las enfermedades y su efecto en poblaciones humanas, la implementación de protocolos para su control y las políticas de salud no han variado mucho en los últimos 100 años. Necesitamos aprender mucho y responder mejor cuando una epidemia como el Covid19 aparece, dando el mayor esfuerzo desde la ciencia.

Las migraciones constantes alrededor del mundo, el rápido crecimiento de la población mundial, la urbanización, deforestación, el transporte y movimiento global, cambio climático, inestabilidad política tienen un efecto fundamental en el desarrollo de las infecciones y no se puede predecir su impacto. Pero existen tres áreas de investigación no tradicionales que pueden ayudarnos a resolver la emergencia actual.

La Inteligencia Artificial (IA). Los avances en computación, modelamiento y predicción están presentes en todas las áreas de la ciencia, tecnología y comportamiento de la sociedad. Su efectividad se observó en China donde se usaron aplicativos para evaluar a las personas que estuvieron en contacto con pacientes del Covid-19, en la detección temprana de la epidemia en Corea del Sur. La IA no solo puede ser usada para el seguimiento, su uso es amplio.  La medicina de precisión, por ejemplo, usa el secuenciamiento genómico para escoger el mejor tratamiento para cada persona, el machine learning (aprendizaje de maquina) permite trazar correctamente el tiempo y definir las regiones en riesgo de transmisión de la epidemia a partir de los datos.

Química del estado sólido o cristalografía. Técnicas modernas como difracción de rayos X y microscopia electrónica revelan con detalle la estructura de los virus y los anticuerpos, por lo tanto, permite identificar sus lugares específicos y vulnerables. La cristalografía nos brinda información precisa de la orientación del virus, su simetría y su información genómica o como sus grupos funcionales están distribuidos. Estudios previos han demostrado que las técnicas para identificar un anticuerpo, usando modelamiento de imágenes computacional, muestran espacios vulnerables donde las drogas y anticuerpos pueden tener un mayor efecto, abriendo nuevas oportunidades para probar y modificar los diferentes compuestos químicos. Debemos recordar que esta técnica fue usada con mucho éxito para explicar la estructura del ADN.

Plataformas tecnológicas de vacunas. Uno de los desafíos es el tiempo en el cual pueden aplicarse. Hay un tema comercial que debe ser superado y las regulaciones que estos necesitan (el tiempo para probar un medicamento requiere entre 12 a 18 meses), para garantizar que no van a tener efectos adversos. Estas plataformas tecnológicas tienen que estar bien reguladas y con procedimientos bien estandarizados, donde se optimicen la organización, velocidad y desarrollo de las vacunas en estudio, estas deben de tener el potencial de proveerlas en el tiempo mas corto después de aparecido el organismo patógeno, en meses en lugar de años.

Hemos ignorado que compartimos un solo planeta, por lo tanto, la especie humana, los animales, el sistema ecológico y la salud están, de alguna manera, interconectados. Los estudios no pueden tener en cuenta solo un factor. Cambios en el clima, ya sea por razones antropológicas o naturales, la relación entre el patógeno y el vector, vector y hospedero es muy compleja, por lo que la emergencia es muy difícil de predecir. Ahora mismo se desconoce el origen del coronavirus.

El Covid-19 nos debe llevar a replantear nuestras medidas de prevención. Los investigadores debemos trabajar en forma conjunta siendo rigurosos en las definiciones, prácticas y con mucha ética, integrando herramientas y metodologías de las diferentes disciplinas para proteger la vida de nuestros semejantes sin importar las circunstancias.

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