Optimización combinatoria en el diseño computacional de vacunas

Abstract

A pesar de la creciente presencia de las matemáticas en el resto de ciencias, y en particular, en las ciencias biomédicas, a día de hoy la relación entre ambas sigue viéndose como una rareza. Sin embargo, ésta debería considerarse como una nueva oportunidad para dar soluciones eficientes a los problemas más relevantes de la humanidad, a saber, los que afectan a la salud de todos. En esta tesis, hemos profundizado en dicha relación, aplicando las matemáticas al diseño computacional de vacunas. En particular, hemos presentado un criterio para el diseño computacional de vacunas que permite tener en cuenta características biológicas al realizar la búsqueda de candidatos, al mismo tiempo que protege contra todas las variantes del virus consideradas. Esta metodología ha sido testada experimentalmente en un candidato a vacuna contra el SARS-CoV-2. Además, hemos realizado otro estudio donde se ha diseñado una vacuna personalizada contra el melanoma, y la hemos testado ex vivo, corroborando la eficiencia de las técnicas cuantitativas en el diseño de vacunas. Como resultado, en esta tesis presentamos tres publicaciones donde se han utilizado las matemáticas en el diseño de vacunas, que posteriormente se han testado, ofreciendo resultados prometedores. A través de dichos trabajos, se espera evidenciar la sinergia (cada vez más difícilmente discutible) entre las ciencias exactas y las ciencias de la salud.