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BIOLOGÍA

La IA podría predecir cuál será el próximo virus que saltará del animal al ser humano

Cueva de murciélagos en Nepal.
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Cueva de murciélagos en Nepal. (Foto: Panoramio)
EL IMPARCIAL
miércoles 29 de septiembre de 2021, 14:34h

La mayor parte de las enfermedades infecciosas emergentes en los seres humanos son zoonóticas, es decir, están causadas por virus que se originan en otras especies animales. Sin embargo, la identificación de este tipo de enfermedades no resulta sencilla ya que tan solo una pequeña minoría de los 1,67 millones de virus animales estimados puede infectar a los seres humanos.

Para ayudar en esta árdua labor, un grupo de investigadores de la Universidad de Glasgow ha propuesto emplear el aprendizaje automático (un tipo de inteligencia artificial) utilizando genomas virales y así predecir la probabilidad de que cualquiera de estos virus pueda acabar 'saltando' de un animal a un humano. El trabajo, a cargo de Nardus Mollentze, Simon Babayan y Daniel Streicker, se publica en el último número de PLOS Biology.

Para desarrollar modelos de aprendizaje automático utilizando secuencias del genoma viral, los investigadores primero compilaron un conjunto de datos de 861 especies de virus de 36 familias. Luego construyeron modelos de aprendizaje automático, a los que asignaron una probabilidad de infección humana en función de patrones en los genomas del virus. Luego, los autores aplicaron el modelo de mejor rendimiento para analizar patrones en el potencial zoonótico predicho de genomas de virus adicionales muestreados en una variedad de especies.

Los resultados fueron sorprendentes. Los investigadores encontraron que los genomas virales pueden tener características generalizables que son independientes de las relaciones taxonómicas de los virus y pueden preadaptar los virus para infectar a los humanos. Pudieron desarrollar modelos de aprendizaje automático capaces de identificar posibles zoonosis utilizando genomas virales.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (AI) que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender, sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden cambiar cuando se exponen a nuevos datos. Cuanto mayor sea el conjunto de datos más preciso será el resultado final que arroje la tarea desempeñada por la IA.

Estos modelos tienen limitaciones porque los modelos informáticos son solo un paso preliminar para identificar virus zoonóticos con potencial para infectar a los seres humanos. Los virus marcados por los modelos requerirán pruebas de laboratorio de confirmación antes de realizar importantes inversiones adicionales en investigación. Además, si bien estos modelos predicen si los virus podrían infectar a los humanos, la capacidad de infectar es solo una parte del riesgo zoonótico, más amplio, que también está influenciado por la virulencia del virus en humanos o su capacidad de transmisión.

Según los autores, su trabajo "muestra que el potencial zoonótico de los virus se puede inferir en un grado sorprendentemente grande a partir de la secuencia de su genoma. Al resaltar los virus con el mayor potencial de convertirse en zoonóticos, la clasificación basada en el genoma permite que la caracterización ecológica y virológica adicional sea dirigida de manera más efectiva". "Estos hallazgos agregan una pieza crucial a la ya sorprendente cantidad de información que podemos extraer de la secuencia genética de los virus usando técnicas de IA".

"Una secuencia genómica suele ser la primera, y a menudo la única, información que tenemos sobre virus recién descubiertos, y cuanta más información podamos extraer de ella, antes podremos identificar los orígenes del virus y el riesgo zoonótico que puede representar. A medida que se caractericen más virus, más efectivos serán nuestros modelos de aprendizaje automático para identificar los virus raros que deben ser monitoreados de cerca y priorizados para el desarrollo preventivo de vacunas".

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