Un equipo galego deseña un sistema para detectar o ARN do coronavirus

Tamén presentou avances en novas ferramentas de Intelixencia Artificial (IA) capaces de acelerar o desenvolvemento de fármacos

Os consorcios galegos participados pola USC que desenvolveron os proxectos de I+D+i Nanofluidetec (Detección rápida e automatizable para SARS-Cov-2 baseada en PCR, nanotecnoloxía e microfluídica) e Digital Biocov (Predición temperá de actividade anti-COVID-19 sobre biomoléculas presentes en fungos e microalgas mediante a aplicación de técnicas de Machine Learning integrando datos biolóxicos e químicos), presentaron este xoves na Facultade de Ciencias do Campus Terra da USC un prototipo que permite a detección do ARN do virus SARS-COV-2 e un sistema deseñado para alertar de actividade ‘anticovid’ a partir de produtos naturais, unha ferramenta de Intelixencia Artificial (IA) con capacidade para acelerar os procesos de desenvolvemento de fármacos.

A directora da Axencia Galega de Innovación (GAIN), Patricia Argerey; o delegado da Xunta en Lugo, Javier Arias, e a decana da Facultade de Ciencias da USC, Asteria Luzardo, abriron a xornada de presentación de resultados destes dous proxectos desenvolvidos no marco do programa CONECTA COVID 2021 como parte da resposta da UE á pandemia derivada da COVID-19. O CEO do grupo AMSlab, Manuel Lolo Aira; Óscar Gascón, de AMSbiopharma; Bruno K. Rodiño, de Bflow, e o catedrático de Química-Física da USC Wajih AlSoufi participaron na presentación de resultados do proxecto Nanofluidetec, mentres que Santiago Pérez, de Hifas da Terra; Eva Cagide, de Cifga e AMSbiopharma, e Pablo Dafonte, de Plexus Technology, deron conta dos avances acadados no proxecto DIGITAL BIOCoV.

Publicidade

Nanofluidetec

O proxecto Nanofluidetec permitiu crear e validar clinicamente un kit de extracción de ARN multivirus fabricado integramente en Galicia mediante tecnoloxía de nanopartículas magnéticas. De xeito parello a este kit, tamén se desenvolveu un sistema de microfluídica en chip que integra a extracción, amplificación do ARN e fluorescencia, cuxo uso automatizouse cun prototipo que combina o transporte magnético, o control de temperatura e a detección óptica do sinal. Este novo dispositivo automatizado para a diagnose rápida de SARS-COV-2 que combina nanotecnoloxía, amplificación isotérmica por bucle (LAMP) e microfluídica, está orientado ao seu emprego no punto de atención, o que implica unha vantaxe fronte aos métodos actuais de detección, dado que non precisa de persoal cualificado.

A actividade da USC abrangueu varios desenvolvementos nos que estiveron implicados investigadores da área de Robótica, Electrotecnia e Química Física e, entre os que cómpre citar un sensor molecular para a detección de ácido desoxirribonucleico (ADN) amplificado, un sistema de detección óptica do sinal do sensor molecular, un actuador para o transporte magnético no sistema microfluídico, un sistema de control de temperatura para a reacción de amplificación e un sistema de control e procesado de datos. A este labor hai que engadir o traballo para a súa integración e validación, precisou Al-Soufi.

Publicidade

Os investigadores da USC crearon un sistema de detección óptica do sinal do sensor molecular que utiliza LEDs de alto brillo como fonte de luz, xunto cun detector dixital acoplado a unha óptica de concentración da luz. Isto permite detectar de xeito preciso o sinal amplificado de ADN en tempo real, explicou o investigador da USC. Al-Soufi comentou tamén na súa intervención que Nanofluidetec permitiu tamén deseñar un sistema de transporte magnético baseado en imáns, un actuador en liña e sensores de posición, elementos todos que facilitan o movemento das nanopartículas magnéticas (NPM) entre as cámaras de lavado e reacción do chip microfluídico. O dispositivo final conta cun chip no que se realiza a extracción, o tratamento térmico e as lecturas de fluorescencia de xeito automatizado, dixo.

DIGITAL BIOCoV

O proxecto DIGITAL BIOCoV permitiu sentar as bases dun desenvolvemento acelerado para o descubrimento de novos fármacos anti-COVID-19 mediante a predicción baseada na combinación de datos de actividade biolóxicos e de análises químicas, uns datos que poderían extrapolarse a outras enfermidades.

Os autores deste proxecto de I+D partiron dunha colección existente de 150 fungos con demostrado potencial medicinal, e de máis de 15 especies de microalgas produtoras de compostos activos. A partir desta base, os investigadores desenvolveron fraccións que someteron logo, de forma illada ou combinada, a estudos de bioactividade anti-COVID-19 in vitro e caracterización química en laboratorio.

Os datos acadados integráronse logo nunha ferramenta de intelixencia artificial da que se pode extraer un maior coñecemento da composición e tamén sobre a funcionalidade das mostras obxecto de ensaio, o que acelera a etapa de descubrimento temperá de fármacos a partir de produtos naturais.

DEIXAR UNHA RESPOSTA

Please enter your comment!
Please enter your name here

Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.

Relacionadas

Máis dun cento de actividades espallarán a ciencia por Galicia noutra edición da G-Night

Unha gran feira en Vigo, un roteiro en Pontevedra e charlas en Ourense, principais fitos da Noite Galega das Persoas Investigadoras

A USC crea un modelo para predicir a resposta dos pacientes de cancro á inmunoterapia

O achado amosa unha maior eficacia que o actual método empregado nos hospitais para estudar a resposta dos pacientes ao tratamento

Un novo estudo da USC, clave para comprender o comportamento das proteínas

Os achados do científico Julián Bergueiro poderían axudar ao deseño de novas terapias aplicadas ao ámbito da saúde

Investigadores galegos estudan cal é a dose efectiva e segura dos medicamentos

O obxectivo é mellorar a absorción de antifúnxicos orais para poder reducir a cantidade administrada