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CRÉDITO: KATERYNA / ADOBE STOCK

Un planeta inteligente: ¿Qué pasaría si tuviéramos una red de herramientas que pudieran buscar signos de nuevas infecciones, analizar los patógenos responsables y detectar (o incluso implementar) terapias?

Opinión

Construir un sistema inmunitario para el planeta podría prevenir la próxima pandemia

OPINIÓN: Necesitamos una red de información global que atraviese las fronteras para que podamos detectar —y detener— nuevos patógenos antes de que amenacen la salud mundial.


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En 2002, cuando trabajaba en el Programa de Preparación y Respuesta contra el Bioterrorismo en los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU., notamos algo inusual: en China, el precio del ajo —que muchas culturas asiáticas consideran una panacea— se había multiplicado por diez. Esta fue la primera señal del SARS, el predecesor de la Covid-19, y lo detectamos cinco meses antes de que China revelara que estaba experimentando un brote de un nuevo coronavirus respiratorio.

A fines de 2019, las imágenes satelitales de China mostraron que los automóviles se dirigían a los hospitales con más frecuencia de lo habitual. A principios de 2020, el precio del ajo volvió a subir. Estos fueron algunos de los primeros signos de la Covid-19.

A menudo, vemos las señales de un nuevo brote antes de que las personas se enfermen. Estas alertas tempranas pueden ser invaluables si aprendemos a prestarles atención y actuar en consecuencia. Pero no son suficientes —debemos incorporarlas como parte de un sistema más grande, que sintetice información de muchas fuentes diferentes para permitirnos detectar nuevas enfermedades más rápido y frenar su propagación antes—.

En resumen, necesitamos un sistema inmunitario para el planeta: una red de herramientas que busque signos de nuevas infecciones, detecte y analice directamente nuevos patógenos justo cuando aparecen, e identifique, desarrolle e, idealmente, implemente terapias efectivas (y quizás vacunas).

El “sistema inmunitario” continuaría dependiendo de las herramientas existentes, como el monitoreo de la demanda y los precios de las terapias medicinales, así como las imágenes satelitales de los patrones de tráfico, y aumentaría nuestros esfuerzos para monitorear las alcantarillas públicas, ya que los patógenos a menudo aparecen por primera vez en las aguas residuales. Pero también incorporaría estrategias adicionales que nos permitan intervenir mucho antes en la vida de un nuevo patógeno. Estas herramientas buscarían nuevos patógenos en el aire, el agua o el suelo, secuenciarían su ADN o ARN, luego usarían computadoras de alto rendimiento para analizar las moléculas y buscar, a través de un índice de terapias conocidas, algunas que podrían neutralizar el patógeno.

Estas herramientas de detección y alerta temprana podrían consistir en biosensores que pueden detectar patógenos incrustados en organismos, como animales y plantas, que viven en regiones tropicales ricas en biodiversidad, donde a menudo se originan nuevas enfermedades infecciosas. Las transmisiones de estos sensores se vincularían a una red de supercomputación que caracteriza nuevos patógenos. No todos los microbios detectados son dañinos, por lo que el sistema tendría que desarrollar modelos computacionales basados ​​en patógenos conocidos para predecir si los microbios recién descubiertos podrían causar problemas a los humanos o no.

Una vez que se descubre un patógeno dañino, la supercomputadora podría escanear bibliotecas de tratamientos existentes que podrían combatirlo. Idealmente, el sistema algún día podría producir automáticamente una vacuna de ARNm personalizada que se dirija al patógeno, como algunas de las vacunas contra la Covid-19 que se están implementando actualmente.

Este futuro no está tan lejos como uno podría creer. El año pasado, las supercomputadoras jugaron un papel clave en la lucha contra la Covid-19, esclareciendo muchos detalles sobre la enfermedad y cómo se comporta el virus, incluido cuánto tiempo pueden permanecer en el aire las gotas, y señalaron un gen (F8A2) que puede explicar en parte por qué algunas personas pueden ser más vulnerables a la Covid-19 que otras. Incluso, utilizando supercomputadoras equipos de investigación identificaron dos medicamentos existentes que podrían combatir la Covid-19, tras escanear una biblioteca de alrededor de 1.600, así como compuestos en plantas medicinales que pueden tener propiedades antivirales.

El gráfico ilustra algunas de las partes principales de un sistema inmunitario planetario: vigilar las aguas residuales, analizar nuevos patógenos y buscar terapias, controlar los patrones de tráfico global, crear biosensores para detectar la transmisión de enfermedades zoonóticas y seguir las tendencias del mercado de productos clave. Una supercomputadora integraría la información y sugeriría contramedidas.
Una propuesta plantea que construir e integrar los sistemas de vigilancia en una red de información global más robusta, similar a un sistema inmunitario digital, podría ayudarnos a evitar el tipo de muerte y destrucción que provocó la pandemia de la Covid-19.

Una vez que los futuros modelos de supercomputadoras identifiquen tratamientos potenciales para sofocar un brote futuro, pueden ayudar a identificar la mejor manera de responder — ya sea a través de medios convencionales, como medicamentos orales o vacunas, o enfoques más experimentales—. Para distribuir los tratamientos de manera rápida y equitativa, algún día puede ser más eficiente agregarlos a la lluvia o al agua potable, junto con productos químicos para limitar el tiempo de la terapia. Esto tampoco es tan descabellado, al menos dentro de un horizonte temporal de 5 a 10 años: varios estados de EE. UU. están probando la llamada siembra de nubes —en la que agregan pequeñas partículas de yoduro de plata a las nubes para promover lluvia—. La mayoría de los estadounidenses beben agua con fluoruro agregado y los cereales a menudo están enriquecidos con ácido fólico. Estas soluciones automatizadas sacan a los humanos del circuito y, en el caso de la Covid-19, podrían reducir exponencialmente el tiempo que lleva mitigar una amenaza biológica, salvando así vidas, propiedades y economías nacionales.

Por supuesto, una ampliación tan drástica de la monitorización y la terapia podría generar preocupaciones sobre la privacidad y la elección personal, por lo que tendremos que tomar medidas para garantizar que este sistema inmunitario planetario no llegue a crear un estado de vigilancia. Una posibilidad es comenzar con un piloto, quizás monitoreando futuros brotes de Covid-19 en una comunidad que acepte la idea. El proyecto sería completamente transparente, especificando estándares para la ética en torno al uso de datos, quizás con un grupo de ciudadanos que supervisa todas las decisiones. Si el piloto funciona y la gente se siente cómoda, podría expandirse a otras comunidades.

Si este tipo de sistema de monitoreo global funciona para los brotes de enfermedades, podría usarse para abordar otros problemas de salud global, como la escasez de alimentos. ¿Por qué no utilizar la inteligencia artificial para desarrollar indicadores, advertencias y planes para detectar vulnerabilidades en la producción mundial de alimentos, como el trigo, y ayudar a que el sistema sea más resistente y sostenible?

Lo que estoy proponiendo es una empresa enorme, lo sé. Pero imagínese si algo como esto hubiera estado funcionado durante la pandemia de la Covid-19: cuánto sufrimiento y pérdida se podrían haber evitado. La pandemia de la Covid-19 aún no ha terminado, y sabemos que se acerca la próxima pandemia, simplemente no sabemos cuándo ni de dónde. Si comenzamos poco a poco, trabajando en un área y expandiéndonos desde allí, podemos demostrar que este sistema inmunitario planetario puede funcionar y mantenernos a salvo.

Este artículo es parte de Reset: The Science of Crisis & Recovery, una serie en curso de Knowable Magazine que explora cómo el mundo está navegando por la pandemia de coronavirus, sus consecuencias y el camino a seguir. Reset cuenta con el apoyo de una subvención de la Fundación Alfred P. Sloan.

Artículo traducido por Debbie Ponchner

Artículo traducido por Debbie Ponchner

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