Covid: esta herramienta gratuita detecta las interacciones clave del virus

Investigadores de bioinformática del Earlham Institute (EI) y el Quadram Institute (QIB), ambos en Reino Unido, han publicado su herramienta de código abierto y fácilmente escalable que se puede utilizar para estudiar la señalización intracelular y las vías reguladoras en respuesta a cualquier infección viral para identificar proteínas e interacciones clave en células infectadas con SARS-CoV-2, causante del Covid-19

Encontrar tratamientos efectivos para el SARS-CoV-2 significa identificar las vías clave para atacar, lo que se hace aún más difícil cuando se enfrenta una enfermedad completamente nueva. Por lo tanto, los investigadores del Grupo Korcsmaros de la IE están aplicando su experiencia en biología de sistemas para abordar el problema desde una perspectiva holística.

'ViralLink', presentada en la revista 'PloS Computational Biology', conecta los puntos, revelando las interacciones clave que tienen lugar dentro de las células después de la infección con el virus SARS-CoV-2. La única entrada que se requiere del usuario son los datos de recuentos transcriptómicos, cuya facilidad permite una investigación rápida y multidisciplinaria.

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La aplicación de 'ViralLink' a diferentes conjuntos de datos de transcriptómica ayudará a descubrir cómo varían las respuestas del SARS-CoV-2 en diferentes condiciones, como tipos de células, organismos o pacientes.

Un estudio de caso que utilizó el flujo de trabajo destacó diez proteínas clave involucradas en una amplia gama de funciones en las células bronquiales y traqueales. Entre ellos estaban la proliferación celular, apoptosis, adhesión celular, exocitosis y respuestas inmunes proinflamatorias, mediadas más notablemente por las vías de señalización MAPK / ERK y PI3K / AKT.

Un recurso Covid-19 disponible en abierto

Así, se ha invitado a los investigadores de todo el mundo a utilizar este recurso, que está disponible en GitHub en un contenedor Docker de fácil acceso, como un script de envoltura de Python o como scripts de Python y R modulares personalizables.

Utilizando información disponible públicamente sobre qué proteínas humanas pueden interactuar con proteínas virales, 'ViralLink' predice cómo una célula infectada transmite señales de interacciones proteína humana-proteína viral a través de vías de señalización y factores de transcripción para finalmente cambiar la expresión de genes dentro de la célula.

Específicamente, 'ViralLink' emplea un algoritmo de difusión de calor (TieDIE) junto con recursos de interacciones moleculares disponibles públicamente (OmniPath y DoRothEA) para identificar posibles interacciones reguladoras y de señalización dentro de la célula infectada. Para ayudar a los usuarios a interpretar los datos, 'ViralLink' también incluye funciones de análisis funcional y análisis de topología de red.

Investigación Covid: conecta datos de varias fuentes

Otro aspecto útil del flujo de trabajo de 'ViralLink' es que integra y conecta datos de fuentes dispares. Aunque se han publicado decenas de miles de artículos durante el curso de la pandemia de Covid-19, muchos de ellos a menudo no están relacionados. Eso plantea un cuello de botella para que la investigación se traduzca en aplicaciones médicas.