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Las vacunas se basan en dos versiones mutadas de la proteína de la espícula o proteína S del SARS-CoV-2, llamadas S29 y V987H.

Un equipo de investigadores desarrolló dos nuevas candidatas a vacuna contra el Covid-19 que demostraron en fase preclínica que aumentan la producción de inmunógeno en comparación con las vacunas del mismo tipo ya comercializadas.

La investigación, publicada en la revista científica Nature Communications, la lideró el IrsiCaixa –centro impulsado conjuntamente por la Fundación “la Caixa” y el Departamento de Salud de la Generalitat de Cataluña (nordeste)–, el Centro de Investigación en Sanidad Animal del Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias (IRTA-CReSA) y el Barcelona Supercomputing Center –Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), con financiación de Grifols.

Las vacunas se basan en dos versiones mutadas de la proteína de la espícula o proteína S (de Spike en inglés) del SARS-CoV-2, llamadas S29 y V987H, que aumentan hasta cinco veces la producción de esta proteína en comparación con otras vacunas comercializadas.

La mayoría de las vacunas comercializadas hasta el momento contra la Covid-19 se basan en la proteína S por dos motivos: es una pieza esencial para el proceso de infección y activa el sistema inmunitario contra el virus.

A pesar de estas ventajas, la proteína S también representa un reto, ya que no es estable y cambia de conformación.

Esto complica su producción e implica que ciertas conformaciones escondan la región de la proteína -llamada RBD- con mayor capacidad de activar el sistema inmunitario.

De ahí que la mayoría de las vacunas centradas en este compuesto –como las de Pfizer/BioNTech, Moderna, AstraZeneca y Janssen– estabilicen la proteína S con la incorporación de dos mutaciones, dando lugar a la variante llamada 2P.

A pesar de los esfuerzos realizados hasta ahora, la proteína se sigue produciendo a niveles bajos, por lo que los científicos ven necesario encontrar mutaciones alternativas que incrementen su producción.

Mediante técnicas de supercomputación, el equipo identificó diversas mutaciones que favorecen su estabilidad.