Las tecnologías digitales y la biología sintética están apoyando la respuesta contra la COVID-19 en todo el mundo.1 Todos los países están obligados por las reglamentaciones sanitarias internacionales a tener la capacidad básica para garantizar la preparación nacional para los peligros infecciosos que tienen el potencial de propagarse internacionalmente.2 Para hacer esto correctamente, se están utilizando muchas herramientas. El aprendizaje automático (machine language, ML) y la inteligencia artificial (IA) se utilizan para detectar, predecir, pronosticar y rastrear contactos, así como en el desarrollo de nuevos medicamentos y vacunas.3 La Internet de las cosas (IoT) está remodelando los sistemas sanitarios modernos.4 Se están utilizando dispositivos y aplicaciones vinculados y habilitados para IoT con el fin de intentar frenar la propagación de la COVID-19. Lo hacen mediante el diagnóstico temprano, el seguimiento de los pacientes y la práctica de protocolos definidos después de que los pacientes se recuperan.4 Esto está ayudando a los sistemas de salud a cambiar de sistemas convencionales a sistemas más personalizados, a través de los cuales los pacientes pueden ser diagnosticados, tratados y monitoreados de manera más fácil, segura y efectiva.5 Blockchain permite la transferencia segura de información de salud del paciente y ayuda a regular la red de distribución médica.6 Nadie puede alterarla una vez que se agrega un dato a la red distribuida. Los datos guardados en la cadena de bloques están seguros y protegidos.

Al mismo tiempo, las tecnologías digitales se combinan con importantes avances en biología.

Una tecnología de edición de genes llamada repeticiones palindrómicas cortas agrupadas regularmente interespaciadas (clustered regularly interspaced short palindromic repeats, CRISPR) se está utilizando con biología sintética para mejorar los cultivos y crear nuevos organismos. En un artículo anterior, describí cómo CRISPR podría ayudar a alimentar a una población en crecimiento.7 CRISPR se está utilizando para mejorar la producción ganadera y de mariscos, crear mejores modelos animales de enfermedades, ayudar en el desarrollo de vacunas mejoradas y nuevos medicamentos recetados y, posiblemente, erradicar la malaria eventualmente. También se puede utilizar en el campo de la biología sintética para crear organismos completamente nuevos y puede ser capaz de traer de regreso especies extintas, como el mamut lanudo.7 También se puede usar para diagnosticar y tratar la COVID-19 y enfermedades causadas por otras infecciones virales.8, 9.

CRISPR se puede combinar con biología sintética para construir circuitos de genes complejos y programables, que se pueden utilizar en biotecnología industrial.10 Incluso puede ser capaz de manipular células B en nuestro sistema inmunológico para que se conviertan en células productoras de anticuerpos que sirvan como una vacuna eficaz contra la COVID-19 y otras enfermedades infecciosas.11 La nueva estrategia antiviral basada en CRISPR, llamada PAC-MAN (CRISPR profiláctico antiviral en células humanas o Prophylactic Antiviral CRISPR in huMAN cells), se está combinando con bioinformática para preparar un posible tratamiento para la COVID-19.8, 9 Un análisis computacional predijo que solo tres ARN CRISPR (ARNcr) podrían ser suficientes para atacar los coronavirus que causan el SARS, MERS y la COVID-19. Mediante el uso de varios ARNcr, los mutantes que emergen podrían ser fácilmente dirigidos. La tecnología PAC-MAN puede incluso aplicarse a otros virus que infectan a animales como los murciélagos, que representan una amenaza futura. PAC-MAN podría usarse para preparar tratamientos potenciales antes de que ocurra una pandemia.8, 9 Además, la biología sintética podría utilizarse en biofundiciones para mejorar la forma en que se diseñan y producen nuevas vacunas.

Cuando se combinan con herramientas de biodiseño como BioCAD, las biofundadoras están creando un nuevo tipo de biología, la biología digital, la cual está revolucionando el diseño y la producción de vacunas.5 Por lo tanto, los objetivos principales de este artículo son describir mejor estas tecnologías y decir cómo se están utilizando para detener la pandemia actual y prevenir pandemias futuras. Un segundo objetivo es criticar algunos mitos de la pseudociencia que circulan en las redes sociales. Primero, la hidroxicloroquina (HCQ) no es un tratamiento o una forma segura o eficaz de prevenir la infección por el virus SARS-CoV-2, a pesar de que fue recomendada hace casi un año por el expresidente Donald Trump y otros.12, 13 En abril pasado, Trump amenazó a India con sanciones si no exportaba HCQ a EE. UU.14 Como lo describe Lauren Giella en la revista Newsweek:

Después de varios ensayos clínicos la primavera pasada, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), el Instituto Nacional de Salud y la comunidad científica en general advirtieron contra el uso del medicamento para tratar la COVID-19, citando la ineficacia, la falta de beneficios y el riesgo de problemas del ritmo cardíaco. El Dr. Joseph S. Alpert, editor en jefe de AJM, dijo que la revista no respalda el tratamiento con HCQ para la COVID-19.12

En segundo lugar, ninguna vacuna contra la COVID-19 cambiará su ADN.15 Estos y otros mitos basados en la política de Donald Trump y otros pueden tener consecuencias mortales.

Precedentes

Brotes anteriores de enfermedades virales también han utilizado tecnologías digitales, porque la innovación era una necesidad absoluta.1 Durante el brote del síndrome respiratorio agudo severo (severe acute respiratory síndrome o SARS) en 2003, Hong Kong identificó grupos de enfermedades mediante el uso de sistemas de datos electrónicos. Durante los brotes de ébola en África occidental en 2014–2016, se utilizaron datos de teléfonos móviles para modelar patrones de viaje. Los dispositivos de mano permitieron un rastreo de contactos más eficaz y una mejor comprensión de la dinámica de los brotes. Mientras tanto, la revolución digital ha transformado muchos aspectos de la vida. En 2019, el 67% de la población mundial se había suscrito a dispositivos móviles, de los cuales el 65% eran teléfonos inteligentes. El crecimiento más rápido se registró en África subsahariana. En 2019, se descargaron 204 mil millones de aplicaciones. Para enero de 2020, 3.800 millones de personas usaban activamente las redes sociales.1

Durante años, el ML y la IA han apoyado a los expertos en salud en el control de enfermedades transmisibles (SARS, ébola, VIH) y enfermedades no transmisibles (cáncer, diabetes, enfermedades cardiovasculares y accidentes cerebrovasculares).3 ML e IA se utilizan para mejorar el diagnóstico y la detección mediante el análisis de datos de tomografía computarizada (TC), imágenes de rayos X y el análisis de muestras de sangre. El ML y la IA se utilizan para la vigilancia de la población, la identificación de casos, el rastreo de contactos y la evaluación de posibles intervenciones. Utilizan datos de movilidad y se comunican al público.

Los investigadores y los profesionales de la salud están utilizando miles de millones de teléfonos móviles, grandes conjuntos de datos en línea, dispositivos conectados, recursos informáticos de costo relativamente bajo y avances en ML, IA y procesamiento del lenguaje natural para responder a la pandemia. Mediante el uso de una red neuronal de convolución profunda (Resnet-101), los investigadores brasileños pudieron proporcionar a los radiólogos resultados que tenían una precisión del 86% y una especificidad del 83%. Es decir, es importante no solo ser preciso, sino también poder ser específico al distinguir entre COVID-19 y otros tipos de neumonía. El futuro de la salud pública es cada vez más digital.3

COVID-19

También es esencial que comprendamos la infección y la transmisión viral e identifiquemos los factores de riesgo para guiar intervenciones efectivas. Se están utilizando muchas fuentes de datos digitales para mejorar e interpretar datos epidemiológicos clave recopilados por las autoridades de salud pública para la COVID-19.

Los sistemas de agregación de datos, incluidos ProMED-mail, GPHIN, HealthMap y EIOS, brindan información sobre la epidemiología de esta pandemia.1 Utilizan procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para procesar y filtrar datos en línea. La plataforma EPI-BRAIN de la OMS reúne diversos conjuntos de datos para la preparación y respuesta a emergencias relacionadas con enfermedades infecciosas. Varios sistemas encontraron informes tempranos de enfermedades para COVID-19, mediante el uso de datos e informes de noticias de fuentes colaborativas, antes de que la OMS publicara una declaración sobre el brote. Los sistemas de crowdsourcing también apoyan la vigilancia de la COVID-19 y otras pandemias. InfluenzaNet recopila información sobre los síntomas y el cumplimiento del distanciamiento social de los voluntarios en varios países europeos. Existen esfuerzos similares en otros países, como COVID Near You en EE. UU., Canadá y México. La aplicación de seguimiento de síntomas COVID-19 ha sido descargada por 3.9 millones de personas en el Reino Unido y EE. UU. y está aportando datos a los esfuerzos de vigilancia nacional.

Los paneles de datos se utilizan ampliamente. Recopilan datos de salud pública en tiempo real para mantener informado al público y ayudar a los legisladores a perfeccionar las intervenciones. Están surgiendo nuevos enfoques de visualización, como el repositorio abierto NextStrain. Muestra datos de la secuencia viral para crear un mapa global de la propagación de la infección. Esto se habilita mediante el intercambio abierto de datos y se basa en códigos de fuente abierta. Los datos nunca antes se habían compartido con tanta velocidad en pandemias anteriores. Las pruebas de anticuerpos de diagnóstico rápido en el lugar de atención se pueden usar en el hogar, en muchas comunidades o entornos de atención social y brindan resultados en minutos. El ML se puede vincular a teléfonos inteligentes para permitir que las pruebas masivas se vinculen con información geoespacial y del paciente. Los resultados se pueden informar rápidamente a los sistemas clínicos y de salud pública. Para que esto funcione de manera efectiva, se requiere la estandarización de datos y la integración de datos en registros electrónicos de pacientes.1

ML y IA

También se están desarrollando algoritmos ML para identificar casos al distinguir automáticamente entre COVID-19 y neumonía mediante el uso de escáneres de tórax hospitalarios con tomografía computarizada.1 El rastreo de contactos digitales lo automatiza rápidamente y a gran escala, lo que no se puede hacer sin herramientas digitales. Reduce la dependencia de la memoria humana o la honestidad, particularmente en áreas densamente pobladas con poblaciones móviles. En Corea del Sur, los contactos de los casos confirmados se rastrearon mediante el uso de datos de ubicación, vigilancia y transacciones vinculados. En China, la aplicación AliPay HealthCode detectó automáticamente los contactos y automatizó la aplicación de estrictas medidas de cuarentena al limitar las transacciones permitidas para los usuarios considerados de alto riesgo. Recientemente, varias empresas de tecnología y telecomunicaciones han puesto a disposición datos de movilidad que preservan la privacidad para ayudar a controlar la propagación de la COVID-19. Aun así, para que las intervenciones se implementen de manera eficaz, la educación y la cooperación públicas deben estar respaldadas por una estrategia de comunicación que incluya la participación activa de la comunidad para garantizar la confianza del público. Con 4,100 millones de personas que acceden a Internet y 5,200 millones de suscriptores móviles únicos, la comunicación dirigida a través de plataformas digitales puede llegar a miles de millones de personas y fomentar la movilización comunitaria.1

Las fuentes de datos digitales deben estar integradas y ser interoperables, como se hace con los registros electrónicos de pacientes.1 Necesitamos enfoques a nivel de sistemas para vincular las pruebas rápidas y generalizadas con verificadores de síntomas digitales, rastreo de contactos, inteligencia epidemiológica y seguimiento clínico a largo plazo. No solo necesitamos compartir datos, sino también una evaluación rigurosa y marcos éticos con participación de la comunidad. Esto ocurrirá junto con los campos emergentes de la atención médica móvil y digital. Debemos generar confianza pública a través de una comunicación sólida en todos los canales digitales y mostrar un compromiso con la privacidad proporcionada.1

El ML y la IA también pueden ayudar con el diagnóstico e identificar factores de riesgo de mortalidad (muerte).3 Investigadores chinos en Wuhan utilizaron un algoritmo de Random Forest para identificar magnesio y 10 bioquímicos en la sangre que pueden usarse para un diagnóstico rápido. Otros investigadores chinos utilizaron un modelo de predicción de la mortalidad llamado XGBoost para identificar tres factores de riesgo importantes (proteína C reactiva de alta sensibilidad, respuesta de linfocitos y actividad deshidrogenasa láctica). XGBoost es un clasificador recursivo multicapa supervisado. Científicos de Taiwán construyeron un nuevo modelo para ayudar a encontrar nuevos medicamentos que podrían ayudar a tratar o incluso curar la COVID-19. Utilizaron una red neuronal profunda para analizar dos conjuntos de datos con el fin de encontrar ocho fármacos que justifican un estudio más a fondo. Estos medicamentos ya se utilizan para tratar de forma segura otras enfermedades. Del mismo modo, científicos de Corea y de EE. UU. utilizaron una aplicación virtual accesible de detección y acoplamiento molecular llamada AutoDock Vina para evaluar 3,410 medicamentos existentes que ya han sido aprobados por la FDA para tratar otras enfermedades. Su modelo predijo que un fármaco antirretroviral popular utilizado para tratar el VIH, llamado Antazanavir y Remdisivir, funcionaría mejor. La IA y el ML han mejorado significativamente el proceso de tratamiento, medicación, detección, predicción, pronóstico, rastreo de contactos y desarrollo de medicamentos/vacunas para la pandemia de COVID-19. Además, reducen la necesidad de interacciones humanas directas y peligrosas.3

IoT

El término «Internet de las cosas» (IoT) se acuñó por primera vez en una presentación de Kevin Ashton sobre la implementación de la identificación por radiofrecuencia (RFID) en Procter and Gamble para gestionar mejor la cadena de suministro.4 La revolución de la IoT está remodelando los sistemas de salud modernos incorporando aspectos tecnológicos, económicos y sociales. Está personalizando los sistemas sanitarios. Los pacientes pueden ser diagnosticados, tratados y monitoreados más fácilmente. Los dispositivos conectados y habilitados para la IoT, así como las aplicaciones, se utilizan para disminuir la propagación de la COVID-19 mediante el diagnóstico temprano, el seguimiento de los pacientes y la práctica de protocolos definidos después de la recuperación del paciente.4

La IoT puede vincular todos los objetos inteligentes dentro de una red sin interacciones humanas.4 Cualquier objeto que pueda conectarse a Internet puede ser un dispositivo de IoT. Se está convirtiendo en una tecnología vital en los sistemas sanitarios. Reduce costos, brinda servicios de mayor calidad y mejora la experiencia de los usuarios. Por ejemplo, el seguimiento de los pacientes con COVID-19 después de la recuperación permite un mejor seguimiento de los síntomas recurrentes y la potencial infectividad de las personas que parecen haberse recuperado por completo. Los dispositivos de IoT pueden acelerar el proceso de detección al capturar la temperatura corporal usando diferentes dispositivos y tomando muestras de casos sospechosos. Durante la cuarentena, los dispositivos de IoT pueden monitorear la efectividad de los tratamientos y limpiar áreas sin interacciones humanas. Ya hay muchos dispositivos portátiles que se utilizan para el cuidado de la salud y el fitness. Esto incluye termómetros inteligentes, cascos inteligentes, lentes inteligentes, IoT-Q-Band, EasyBand y Proximity Trace.

Los drones, también conocidos como vehículos aéreos no tripulados, utilizan sensores, sistemas de posicionamiento global (global positioning systems, GPS) y servicios de comunicación. La combinación de IoT dentro de drones se conoce como Internet de los drones (Internet of Drone Things, IoDT). Esto permite que los drones realicen una variedad de tareas como buscar, monitorear y entregar. Los drones inteligentes pueden ser operados por un teléfono inteligente y un controlador con un mínimo de tiempo y energía. Esto los hace eficientes en agricultura y salud. Diferentes tipos de drones basados en IoT, incluidos drones de imágenes térmicas, drones desinfectantes, drones médicos, drones de vigilancia, drones de anuncios y drones multipropósito se utilizan en la atención médica y en nuestra respuesta a la pandemia de COVID-19. A medida que los robots se conectan en red dentro de la nube, surgió Internet of Robot Things. También hay botones de IoT. Son pequeños botones programables que se conectan a la nube mediante comunicación inalámbrica. Pueden realizar diferentes tareas repetitivas presionando solo un botón. Por ejemplo, un tipo de botón de IoT permite a los pacientes quejarse si los baños del hospital necesitan limpieza simplemente presionando un botón. Se han desarrollado muchas aplicaciones para teléfonos inteligentes para el dominio de la salud, y algunas de ellas se han utilizado en respuesta a la COVID-19. Esto incluye nCapp, DetectaChem, Stop Corona, Social Monitoring, aplicación Selfie, Civitas, StayHomeSafe, AarogyaSetu, TraceTogether, Hamagen, Coalition, BeAware Bahrain, eRouska y WhatsApp.

También hay cascos inteligentes que pueden controlar la temperatura corporal. La fiebre es uno de los síntomas más comunes de la COVID-19 cuando la temperatura supera los 38o C o 100.4o F. Los cascos inteligentes portátiles con cámara térmica son más seguros en comparación con una pistola de termómetro infrarrojo debido a la menor interacción humana. Países como China, Emiratos Árabes Unidos e Italia han implementado este dispositivo portátil para monitorear multitudes mientras se mantienen a 2 m de distancia de otras personas. Además, las gafas inteligentes con sensores infrarrojos, como Rokid, pueden monitorear hasta 200 personas. Otro ejemplo de este dispositivo es la combinación de las gafas inteligentes Vuzix con la cámara térmica Onsight Cube. Estos dispositivos funcionan juntos para monitorear multitudes y detectar personas con altas temperaturas. Los drones médicos y de entrega pueden entregar kits de prueba que detectan el virus SARS-CoV-2, así como muestras y suministros médicos entre laboratorios y centros médicos para minimizar las interacciones humanas. Estos drones pueden reducir las visitas al hospital y aumentar el acceso a la atención médica al brindar tratamientos médicos a pacientes u otro centro médico rápidamente. Los drones médicos en China y Ghana han aumentado la velocidad del diagnóstico al reducir el tiempo de entrega. Además, los robots pueden ayudar a mantener al personal médico alejado de los pacientes aislados. Pueden controlar la respiración y ayudar a los pacientes con sus tratamientos o para obtener alimentos. Los telerobots que generalmente son operados de forma remota por un ser humano pueden brindar diferentes servicios como diagnóstico remoto, cirugías remotas y tratamientos remotos para los pacientes sin interacción humana durante el proceso. Por ejemplo, una enfermera puede medir la temperatura de los pacientes sin tener que interactuar con ellos utilizando estos robots. Otro ejemplo es el robot quirúrgico DaVinci, que es operado por un cirujano mientras el paciente se encuentra en el aislamiento seguro de las láminas de plástico. Esto ayuda a prevenir infecciones al realizar cirugías de forma remota.

Los robots colaborativos, conocidos como Cobots, son robots recomendados si existe la necesidad de una operación realizada por humanos. No son tan beneficiosos como los telerobots para esta pandemia, pero pueden reducir la fatiga de los trabajadores de la salud y hacer un seguimiento de sus interacciones con los pacientes. Por ejemplo, Asimov Robotics en India está diseñado para ayudar a los pacientes que se encuentran en cuarentena y en áreas aisladas con tareas como preparar alimentos y proporcionar medicamentos, y también evitar que los trabajadores de la salud estén en esa área. Otro ejemplo de estos robots es el robot eXtreme Disinfection (XDBOT). Es utilizado por la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur. Este robot puede desinfectar áreas de difícil acceso para los humanos y se puede operar de forma inalámbrica en una plataforma móvil para evitar cualquier contacto cercano entre humanos y áreas contaminadas. Los robots autónomos se pueden utilizar para esterilizar áreas contaminadas en hospitales, llevar los tratamientos de los pacientes y verificar sus signos respiratorios. Por ejemplo, el robot de desinfección creado por Xenex es capaz de limpiar y desinfectar áreas de virus y bacterias. Otro ejemplo son los robots UVD desarrollados por el Hospital Universitario de Odense y Blue Ocean Robotics en Dinamarca. Se utilizan para desinfectar hospitales con luz ultravioleta fuerte, que destruye el ARN del virus SARS-CoV-2 y el ADN en bacterias y virus que contienen ADN. Las redes sociales también pueden ser muy útiles para el apoyo sanitario de telemedicina. Una de las aplicaciones más populares es WhatsApp. Esta aplicación brinda a los pacientes la oportunidad de consultar de forma remota con sus médicos mediante reuniones virtuales.4

Blockchain (cadenas de bloques)

Las tecnologías IoT y Blockchain funcionan a través de dispositivos inteligentes.6 Una cadena de bloques es un libro mayor distribuido que continúa manteniendo los procesos y los registros de incidentes viajando por todo el marco. Blockchain garantiza que nadie pueda alterar una información después de que se agregue a la red distribuida. Las bases de datos son esenciales en la investigación y la atención médica modernas. Además, la función hash de la tecnología Blockchain ha hecho posible la autenticación de usuarios. La capa de hardware está compuesta por sensores o dispositivos que recopilan y transmiten datos a la sección superior. Los dispositivos y sensores recopilan datos que se procesarán en la red Blockchain.

Se están utilizando varios métodos de comunicación para facilitar el intercambio de información entre dispositivos conectados a Internet. Los datos se capturan transmitiéndolos a dispositivos móviles utilizados por consumidores y profesionales de la salud. La capa de aplicación permite la cooperación de varias aplicaciones y servicios. Los sistemas de salud modernos se están volviendo intensivos en información. Necesitan grandes cantidades de información generada, analizada y transmitida regularmente. En conclusión, la OMS reúne a investigadores y funcionarios gubernamentales de todo el mundo para promover el ciclo de investigación e innovación y crear políticas internacionales para controlar la transmisión del virus SARS-CoV-2 y aumentar el apoyo a todas las personas infectadas. Las pruebas del virus que causa la COVID-19 podrían estar ampliamente disponibles a través de aplicaciones móviles en el futuro. Las pruebas del VIH, la malaria y la tuberculosis ya se están realizando a través de aplicaciones móviles.6

Biología sintética

La biología sintética es un campo multidisciplinario que está rediseñando virus y organismos con fines útiles, como producir nuevos tipos de bacterias y hongos que pueden consumir y destruir contaminantes tóxicos para ayudar a limpiar nuestro medio ambiente.16 Se puede combinar un modelo de fabricación distribuida con biología sintética para mejorar el diseño de vacunas más eficaces.5 Las biofundiciones son instalaciones altamente automatizadas que utilizan robots de laboratorio que están programados para realizar tareas específicas de acuerdo con un flujo de trabajo. Por lo general, las diferentes plataformas dentro de las biofundiciones realizan diferentes tareas; por ejemplo, manejo de líquidos, ensamblaje genético, funciones de caracterización. Las biofonrías se basan en infraestructuras de información que permiten programar los robots y otros equipos dentro de las biofundiciones para seguir flujos de trabajo complejos y detallados. Las biofundiciones separan el diseño de la fabricación, un sello distintivo de la ingeniería moderna. Una vez diseñado en una biofundición, el código digital se puede transferir a una instalación de fabricación a pequeña escala cerca del punto de atención, en lugar de transferir físicamente la vacuna dependiente de la cadena de frío. Por lo tanto, las biofonerías y la fabricación distribuida pueden abrir una nueva era de biofabricación, basada en la biología digital y los sistemas de información. La producción de vacunas se beneficiaría del enfoque de flujo de trabajo sistemático de la biología sintética. La tecnología del ARNm se puede optimizar mediante combinaciones casi ilimitadas de ácidos ribonucleicos. Las biofundiciones pueden producir estas combinaciones. Una plataforma automatizada de diagnóstico clínico para el virus SARS-CoV-2 se puede implementar y escalar rápidamente.

La recientemente formada Global Biofoundries Alliance ha financiado biofundiciones en América del Norte, Europa, Asia y Australia. Se pueden utilizar para diseñar nuevas vacunas. Los protocolos y flujos de trabajo se pueden incorporar rápidamente y modificar cuando sea necesario. Actualmente, las mejoras en biología sintética están aumentando rápidamente. Los datos del ciclo de diseño, construcción, prueba y aprendizaje se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático a fin de reducir las intervenciones humanas, un sello distintivo de la ingeniería moderna.16

CRISPR

CRISPR es un método de edición de genes que se prevé que se convierta en una de las tecnologías clave que formarán parte de la cuarta revolución industrial (junto con la inteligencia artificial, la robótica, la nanotecnología, la tecnología de la información (TI) y el big data).7 Es un mecanismo de defensa natural que utilizan las bacterias para evitar que se infecten con virus. Para hacer esto, las bacterias usan las partes de sus genomas que contienen secuencias de bases que se repiten muchas veces, con secuencias únicas entre las repeticiones. Se denominan «repeticiones palindrómicas cortas agrupadas regularmente interespaciadas» o CRISPR. Mantienen fragmentos de genomas virales en el ADN bacteriano para que puedan reconocer los virus y defenderse de futuras infecciones. El ADN invasor de los virus se corta en pequeños fragmentos y se incorpora a una ubicación CRISPR con una serie de repeticiones cortas (aproximadamente de 20 pares de bases). El ADN se transcribe y procesa para producir pequeños ARN CRISPR (ARNcr) que se unen al ADN objetivo y guían las endonucleasas efectoras que hidrolizan (destruyen) el ADN invasor al que se dirige.

La segunda parte del mecanismo de defensa es un conjunto de enzimas llamadas Cas (proteínas asociadas a CRISPR), que pueden cortar la secuencia del ADN viral, hidrolizarla y destruir los virus invasores. Afortunadamente, los genes que codifican las enzimas Cas siempre se encuentran cerca de las secuencias CRISPR. La enzima Cas más conocida y útil es Cas9, que proviene del Streptococcus pyogenes, que causa la faringitis estreptocócica. Cuando se combina con CRISPR, se convierte en el sistema CRISPR/Cas9. Esto a menudo se abrevia simplemente como CRISPR. Entonces, Cas9 cataliza la hidrólisis del ADN, mientras que CRISPR le muestra dónde hacer la hidrólisis. Los científicos pueden utilizar el mismo sistema para cortar y pegar casi cualquier secuencia de ADN deseada. Los genes defectuosos se pueden eliminar y reemplazar con el gen funcional deseado, o para insertar nuevos genes que le den mejores cualidades al receptor.7

CRISPR-Cas se está utilizando para producir organismos completamente nuevos y para tratar de recuperar especies extintas.7 Por ejemplo, CRISPR-Cas se está utilizando para producir mutantes de los mosquitos que causan malaria (género Anopheles), fiebre amarilla, dengue y chikunguña y zika (Aedes aegypti), así como el Nilo Occidental y encefalitis (Culex quinquefasciatus). Juntos, estos mosquitos han matado a más personas que cualquier otro animal en la Tierra, incluidos los humanos con todas nuestras guerras.18 CRISPR-Cas9 se está utilizando para identificar genes en huéspedes humanos que pueden reducir la infección viral cuando se editan. Investigadores de China y EE. UU. realizaron una pantalla CRISPR-Cas9 en todo el genoma que se dirigió a 19,050 genes. El objetivo era identificar los genes del huésped humano que podrían reducir la infección por flavivirus. Esto incluyó los virus del Nilo Occidental, zika, encefalitis japonesa, dengue serotipo 2 y fiebre amarilla. Encontraron nueve genes que los flavivirus necesitaban para ser infecciosos. Se descubrió que los genes que codifican las proteínas del complejo de peptidasa señal son necesarios para la descomposición adecuada (hidrólisis) de las proteínas estructurales del flavivirus y la secreción de partículas virales. Cuando se suprimió la expresión de estos genes, no solo redujo las infecciones virales, sino que tampoco tuvo efectos secundarios adversos en las células huésped humanas. Una o más de estas proteínas complejo de peptidasa señal podrían convertirse en dianas terapéuticas efectivas para nuevos medicamentos recetados para proteger contra las infecciones por flavivirus.7

CRISPR se puede utilizar en biología sintética para producir circuitos genéticos en células vivas.7 Uno de los objetivos de la biología sintética es construir circuitos reguladores que controlen el comportamiento de las células utilizando elementos programables. Los circuitos de genes contienen tres módulos: sensores, procesadores y actuadores. Los sensores detectan las condiciones ambientales o el estado celular, como la transformación en células cancerosas. Los procesadores determinan la respuesta adecuada, como administrar una terapia contra el cáncer. Los actuadores transmiten las señales que modifican la función celular. Los sistemas biológicos que regulan la transcripción del ADN en ARN y las puertas lógicas se han diseñado en bacterias y células de mamíferos utilizando una enzima Cas9 desactivada, abreviada como dCas. El sistema CRISPR-dCas9 ya no tiene actividad endonucleasa, pero aún puede unirse a secuencias de ADN específicas. El uso de dCas9 para activar o inactivar la transcripción de genes diana a menudo se abrevia como CRISPRi y CRISPRa, respectivamente. CRISPR se utilizó para construir un circuito lógico en células cancerosas de vejiga. Contenía un promotor que era específico para las células cancerosas de vejiga. El circuito se utilizó para expresar tres transgenes que podrían ser útiles en la terapia del cáncer.7

Del mismo modo, CRISPR se puede utilizar en el campo de la biología sintética, que juega un papel crucial en los campos de la medicina, la salud, la alimentación, la energía y la salud pública.17 Se puede utilizar para transformar sistemas naturales existentes y construir circuitos genéticos mediante la construcción e integración de componentes y módulos estandarizados. CRISPR puede convertirse en una parte importante de las bibliotecas de dispositivos escalables de ADN sintético, que son esenciales para crear circuitos genéticos complejos. Las modificaciones genéticas pueden producir fábricas de genes en bacterias, hongos y levaduras. Los microorganismos producen muchos productos químicos útiles a partir de materias primas de bajo costo, como biomasa renovable y desechos orgánicos. El objetivo de la biología sintética es transformar los sistemas naturales existentes y construir circuitos de genes construyendo e integrando componentes y módulos estandarizados. Sin embargo, antes de la aparición de la tecnología CRISPR, había muy pocas herramientas de edición de genes eficaces, programables, seguras y específicas de secuencia. CRISPR puede resolver este problema debido a su focalización programable, eficacia como activador o represor, alta especificidad y cinética de unión rápida y ajustada.16

Las vacunas deben hacer que las células B produzcan anticuerpos contra antígenos específicos (como la proteína S) del patógeno (como el virus SARS-CoV-2).11 Las células B hacen esto reordenando los tres genes que codifican las regiones variables, de diversidad y de unión de los anticuerpos. Sin embargo, las vacunas pueden fallar si el reordenamiento genético (1) no ocurre de manera efectiva, (2) se retrasa, (3) no es duradero o (4) no es capaz de generar una respuesta suficiente y específica. Además, los anticuerpos pueden agotarse después de un tiempo corto o pueden no ser efectivos contra nuevos mutantes o variantes. Si esto ocurre (como ocurre con las vacunas contra la gripe o la gripe), es posible que la vacuna deba modificarse y administrarse repetidamente a intervalos de tiempo definidos (cada año para la vacuna contra la gripe). Estos problemas podrían evitarse si los genomas de las células B pudieran diseñarse mediante la edición de genes CRISPR para que continúen produciendo los anticuerpos necesarios cuando sean necesarios para eliminar futuras infecciones por el virus SARS-CoV-2.11

Los científicos están desarrollando métodos basados en CRISPR no solo para producir vacunas efectivas y duraderas, sino también para una prueba de diagnóstico de infección por el virus SARS-CoV-2.10 En lugar de usar la enzima Cas9, se pueden usar enzimas similares, llamadas Cas12 y Cas13. Las tecnologías denominadas tecnología de desbloqueo de informador enzimático de alta sensibilidad (Specific High sensitive Enzymatic Reporter Unlocking, SHERLOCK) y el informador trans CRISPR dirigido a endonucleasas de ADN (DNA endonuclease targeted CRISPR trans reporter, DETECTR) pueden diagnosticar de forma rápida y precisa las infecciones por el virus SARS-CoV-2. SHERLOCK es capaz de detectar virus de ADN y ARN. Se ha utilizado anteriormente para detectar los virus del zika y el dengue.10

Pseudociencia y mentiras potencialmente mortales

Aunque las tecnologías digitales, la biología sintética y CRISPR pueden ayudar a salvar miles de millones de vidas, cientos de millones de personas podrían estar condenadas por mentiras, mitos y la negación de la ciencia. Lamentablemente, a los amos de esclavos que siguen al expresidente Donald Trump les encantan estas mentiras. La ciencia nos enseña que la única raza es la raza humana. La raza es una construcción social y no tiene base genética o científica. Además, las mujeres no son inferiores a los hombres.18 Son capaces de las mismas cosas que se les han atribuido a los hombres. Son tan inteligentes como los hombres y, a menudo, son más sabias. Las mujeres tienen las mismas habilidades mecánicas, visualización espacial, fuerza y agresividad (especialmente cuando defienden a sus hijos).18 Los seguidores racistas y misóginos de Trump niegan estas verdades. Además, niegan la realidad del cambio climático global, ya que roban el futuro de los jóvenes. Esta negación podría conducir a la muerte de miles de millones si se permite que continúe. Lamentablemente, Trump difundió muchas mentiras sobre la pandemia de COVID-19. Dijo que desaparecería y que el fármaco antipalúdico hidroxiquinolina (HCQ) podría curar la COVID-19. Desafortunadamente, esta mentira se sigue contando.13 De hecho, un ensayo clínico reciente demostró que ni el zinc ni la vitamina C (ácido ascórbico) pueden proteger contra la infección por el virus SARS-CoV-2, prevenir la COVID-19 o cualquiera de los síntomas graves que causa, incluida la muerte.19

Otra mentira terrible que se ha hecho popular en los medios no científicos es que las vacunas basadas en tecnología de ARNm (de Moderna y Pfizer/BioNTech) cambiarán su ADN. Las personas que difunden esta mentira niegan que nuestro ADN esté ubicado dentro del núcleo celular, que está separado del resto de la célula por una membrana nuclear. También niegan el hecho de que el ARNm se traduce en una proteína (como la proteína S del virus SARS-CoV-2) en el citosol de la célula. El ARNm de las vacunas nunca ingresa al núcleo celular. Nunca se acerca a su ADN, por lo que no puede cambiarlo. Además, las vacunas basadas en adenovirus atenuados (como las fabricadas por CanSino Biological Inc./Beijing Institute of Biotechnology, Wuhan Institute of Biological Products/Sinopharm, Beijing Institute of Biological Products/Sinopharm, Sinovac, Oxford/Astra Zeneca y China National Biotec Grupo) no se insertan en su ADN. Entonces, ninguna vacuna o candidata a vacuna puede cambiar su ADN.20

El hecho de que una persona pueda ser farmacéutica o médico no significa que siga la ciencia. Por ejemplo, un farmacéutico en Wisconsin fue arrestado porque destruyó casi 600 dosis de la vacuna Moderna. Los sacó del congelador en su farmacia y los dejó derretir, destruyéndolos así. Afortunadamente, un técnico de farmacia (una mujer) lo vio hacer esto y lo entregó a las autoridades. A medida que se desarrolló la historia, descubrimos que el farmacéutico pertenecía a la sociedad de la Tierra plana (cree que nuestro planeta es plano y no redondo).21 Además, pensaba que el cielo no era realmente el cielo, sino un escudo levantado por el gobierno para evitar que las personas vieran a Dios. También creía en varias teorías de la conspiración, incluida la idea loca (pero popular) de que médicos, farmacéuticos, compañías farmacéuticas, la FDA e incluso Bill Gates están en una conspiración para mantenernos enfermos mientras nos venden medicamentos que no curan ninguna enfermedad, pero solo tratan los síntomas. Mucha gente piensa que Bill Gates está poniendo microchips en las vacunas para poder controlar a las personas. Algunos también piensan que Bill Gates controla la OMS porque les dona más de USD$ 100 millones. Nada más lejos de la verdad. Aun así, el odio, el prejuicio y la estupidez prosperan en los corazones y las mentes de los hombres (especialmente en los viejos blancos sin educación de los Estados Unidos).

Por lo tanto, espero haber ayudado al lector a comprender cómo se utilizan las tecnologías digitales, CRISPR y la biología sintética para diagnosticar, prevenir y tratar la COVID-19 y desarrollar vacunas seguras y efectivas que algún día pronto podrán prevenir la infección por todos los coronavirus.

Notas

1 Budd, J. et al. (2020). Digital technologies in the public-health response to Covid-19. Nature Medicine. Vol. 26, p. 1183-1192.
2 World Health Organization. International Health Regulations (2005) Third Edition.
3 Lalmuanawma, S. et al. (2020). Applications of machine learning and artificial intelligence for Covid-19 (SARS-CoV-2) pandemic: A review. Chaos, Solitons and Fractals, Volume 139, Artículo 110059.
4 Nasajpour, M. et al. (2020). Internet of Things for current Covid-19 and future pandemics: an exploratory study. Journal of Healthcare Informatics Research. Vol. 4, p. 325–364.
5 Kitney, R.I. et al. (2021). Build a sustainable vaccines industry with synthetic biology. Trends in Biotechnology.
6 Alam, T. (2020). Internet of Things and Blockchain-based framework for Coronavirus (Covid-19) Disease. Agosto, 4.
7 Smith, R. (2019). Using CRISPR gene editing to create new foods. An important part of the fourth Industrial Revolution. Wall Street International. Mayo, 24.
8 Abbott, T. R. et al. (2020). Development of CRISPR as an antiviral strategy to combat SARS-CoV-2 and influenza. Cell. Vol. 181, pp. 865-876.
9 Nalawansha, D. A. y Samarasinghe, K. T. G. (2020). Double-bareled CRISPR technology as a novel treatment strategy for Covid-19. ACS Pharmacology & Translational Science. Vol. 3, 790-800.
10 Safari, F. et al. (2020). CRISPR systems: Novel approaches for detection and combating Covid-19. Virus Research. Vol. 294. Artículo 198282.
11 Faiq, M. A. (2020). B-cell engineering: A promising approach towards vaccine development for Covid-19. Medical Hypotheses. Vol. 114. Artículo 109948.
12 Giella, L. (2021). Fact check: Did the American Journal of Medicine recommend hydroxychloroquine for COVID? Newsweek. Enero, 29.
13 Rabin, M. J. (2021). Dear President Biden. Covid and the economy: a holistic approach. Wall Street International. Febrero, 11.
14 The Hindu. (2020). Trump talks tough, warns of ‘retaliation’ if India doesn’t export Hydroxychloroquine to U.S. Abril, 7.
15 Forster, V. (2021). Covid-19 vaccines can’t alter your DNA, here’s why. Forbes. Enero, 11.
16 National Institute of Health (NIH) (2021). National Human Genome Research Institute. Synthetic biology.
17 Zhang, S. *et al
. (2020). Recent advances of CRISPR/Cas9-based genetic engineering and transcriptional regulation in industrial biology. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. Vol. 7. Artículo 459.
18 Smith, R. (2020). The myth of gender differences in intelligence. We should all have equal opportunities to lead full, rich lives. Wall Street International. Agosto, 24.
19 Tomas, S. et al. (2021). Effect of high-dose zinc and ascorbic acid supplementation vs usual care on symptom length and reduction among ambulatory patients with SARS-CoV-2 infection. The Covid A to Z randomized clinical trial. JAMA Open Network. Vol. 4. Artículo e201369.
20 Forster, V. (2021). Covid-19 vaccines can’t alter your DNA, here’s why. Forbes. Enero 11.