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Enfrentar o HIV com aprendizado de máquina

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O pesquisador de Schulich aborda o HIV com aprendizado de máquina

O pesquisador de Medicina e Odontologia de Schulich e bioinformático Abayomi Olabode está trabalhando em um algoritmo para ajudar os pesquisadores a classificar melhor as tensões em constante mudança do HIV. Crédito: Megan Morris/Schulich Medicine & Dentistry

Escondendo -se atrás de inúmeros disfarces, o HIV evita os pesquisadores há anos, deixando a busca por uma vacina tão ilusória quanto o próprio vírus.

Uma vez que se acredita existir como cepas puras ou subtipos, novas pesquisas mostram que o vírus evolui constantemente, combinando elementos perigosos que complicam o tratamento.

Como parte de suas técnicas evasivas, o vírus pode ficar adormecido nas células, evitando tratamentos e o próprio sistema imunológico do corpo. Enquanto isso, o vírus continua a exigir um pesado pedágio global. A Organização Mundial da Saúde (OMS) estima que, a partir de 2023, aproximadamente 40 milhões de pessoas em todo o mundo vivem com HIV, 65% delas na região africana da OMS.

O pesquisador de Medicina e Odontologia de Schulich e bioinformático Abayomi Olabode está usando as ferramentas de ciência de dados e análise de rede para enfrentar esses desafios.

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“Definir com precisão os subtipos de HIV é essencial para o desenvolvimento de vacinas eficazes”, disse Olabode, que está trabalhando em um algoritmo para ajudar os pesquisadores a classificar melhor as tensões em constante mudança do vírus.

“Durante anos, o desenvolvimento da vacina tem sido baseado na idéia de que o vírus consiste em cepas puras. No entanto, pesquisas recentes mostram que muitas dessas cepas são na verdade uma mistura de diferentes. Essa recombinação de cepas pode levar a novas variantes que se tornam resistentes a drogas, tornando-os mais difíceis de tratar”.

Olabode está trabalhando ao lado de alguns dos principais cientistas do mundo nas áreas de tratamento do HIV, resistência a medicamentos e medicina de precisão na Schulich Medicine & Dentistry, incluindo Art Poon, Eric Arts, Richard Gibson e Miguel E. Quiñones-Mateu.

Explorando a vida social do HIV

Olabode ganhou reconhecimento internacional por meio de sua pesquisa publicada no Anais da Academia Nacional de Ciências Em 2022, onde ele trouxe técnicas de aprendizado de máquina e redes sociais para o estudo dos genomas do HIV.

As redes sociais, originalmente desenvolvidas nas ciências sociais para estudar conexões e influência humanas, agora estão ajudando os pesquisadores a decodificar as interações complexas do vírus – oferecendo uma nova esperança na luta contra o HIV.

“Compreender esses padrões pode fornecer informações sobre o design de uma vacina mais eficaz”, disse Olabode, que combina um mestrado em biologia molecular médica com genética, um mestrado em saúde pública com um doutorado. em bioinformática.

Olabode e artes estão explorando métodos para “acordar” vírus adormecidos nas células, tornando -os vulneráveis ​​ao sistema imunológico e aos tratamentos. O algoritmo de Olabode compara sequências genéticas de indivíduos infectados pelo HIV com um vasto banco de dados para identificar epítopos comuns-fragmentos virais que desencadeiam respostas imunes.

“Encontrar os epítopos mais prevalentes é essencial para desenvolver uma vacina eficaz e acessível”, disse ele.

Embora os tratamentos personalizados permaneçam caros, a análise de Olabode visa identificar soluções amplas que podem ser aplicadas em diversas populações, tornando o tratamento e a prevenção do HIV mais acessíveis.

“Até que a medicina de precisão se torne mais acessível, precisamos de abordagens gerais que funcionam para a maioria das pessoas”, disse ele. “O objetivo é eventualmente adaptar os tratamentos, combinando as informações genéticas e imunológicas de um indivíduo com o perfil genético do vírus infectado”.

Nascido na Nigéria, Olabode foi apresentado ao mundo das doenças infecciosas em tenra idade por seu pai, um virologista e vacinologista, que se tornou uma inspiração e força motriz em sua carreira.

“Minha paixão por estudar o HIV veio de estar em torno de um grande número de pessoas que estavam sofrendo da doença”, disse Olabode. “Até que as drogas se tornassem mais baratas e disponíveis, muitos morreram”.

Desenhado para o lado da análise da pesquisa durante seu programa de biologia molecular, Olabode fez seu doutorado. em bioinformática, onde ele se concentrou na resistência a medicamentos no HIV e na evolução dos vírus da importância da saúde pública. Trazido para Western por Poon, que também o orienta, Olabode pretende contribuir para pesquisas que promovem nossa compreensão do vírus e nos aproximam de uma cura.

“Saber que estamos progredindo em direção a uma cura, ou tratamentos mais eficazes, é incrivelmente emocionante. Cada passo nos aproxima de melhorar a vida das pessoas afetadas pelo HIV”.

Fornecido pela Universidade de Ontário Ocidental

Citação: Abordando o HIV com o aprendizado de máquina (2025, 16 de maio) Recuperado em 16 de maio de 2025 de https://medicalxpress.com/news/2025-05-tackling-hiv-machine.html

Este documento está sujeito a direitos autorais. Além de qualquer negociação justa para fins de estudo ou pesquisa particular, nenhuma parte pode ser reproduzida sem a permissão por escrito. O conteúdo é fornecido apenas para fins de informação.

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