Juan Roberto Perilla, físico egresado de la Universidad Nacional de Colombia, profesor asistente del Departamento de Química y Bioquímica de la Universidad de Delaware, EE. UU. resultó ganador de una beca para estudiar la estructura genética del Covid-19.
El reconocimiento de USD 200.000 fue entregado por la National Science Foundation (NSF) para estudiar el SARS-CoV-2 por medio de simulaciones que permitan encontrar los puntos débiles de la pandemia con el propósito de saber por dónde atacar.
El físico colombiano integrará un equipo investigador que utilizará herramientas de supercomputacióncon las que ya tienen experiencia en el análisis de otros virus que afectan la salud humana, como el del VIH.
El incentivo económico fue entregado al investigador para continuar con el estudio que adelanta desde el mes de diciembre anterior cuando el virus apareció en Wuhan, China.
“Hemos avanzado bastante en la construcción de los modelos y tenemos un entendimiento básico de las propiedades físicas de la membrana del virus”, indicó Juan Roberto Perilla.
Explicó que la investigación utiliza un ‘microscopio computacional’ para establecer el comportamiento molecular del virus a través de su caracterización biofísica, que sirve para el desarrollo de terapéuticos o moléculas pequeñas que eventualmente serían drogas para combatir al SARS-CoV-2. Método que ha servido para el análisis de virus como el VIH, el causante de la hepatitis B, la influenza y el HTLV, que causa leucemia en humanos.
“Todo el conocimiento que hemos desarrollado a través de estudios en otros virus lo estamos aplicando a los coronavirus; esa experiencia nos permite ser bastante ágiles en atacar este problema que se convirtió en global, y que es fundamental ante la situación que atraviesa el mundo por cuenta del creciente número de personas infectadas”, agregó el físico.
Pese a la urgencia del tema, el investigador es enfático en asegurar que no sacrificarán la calidad de su trabajo y serán extremadamente cautelosos en no publicar resultados hasta no estar 100 % comprobados y soportados en los análisis estadísticos pertinentes.
Además, esperan que a futuro este trabajo permita obtener una plataforma para desarrollar rápidamente este tipo de modelos que pueden ser usados ante la aparición de otro coronavirus similar al SARS-CoV-2.
