Una IA podría pronosticar la próxima zoonosis

Un nuevo estudio que se termina de publicar en la gaceta PLOS Biology sugiere que el aprendizaje automático, un género de inteligencia artificial es capaz de pronosticar la probabilidad de estas zoonosis desde la información genómica de los virus. Para desarrollar su modelo, los estudiosos reunieron un conjunto de datos de ochocientos sesenta y uno especies de virus de treinta y seis familias. Los modelos de aprendizaje automático asignaron una probabilidad de infección humana en función de los patrones observados en los genomas de los virus. Después, los autores aplicaron el modelo de mejor desempeño para pronosticar patrones de potencial zoonótico en otros virus muestreados de una enorme pluralidad de especies animales.

Los estudiosos hallaron que los genomas virales pueden tener peculiaridades generalizables que son independientes de las relaciones taxonómicas de los virus y pueden suponer una pre-adaptación de los virus para inficionar a los humanos. Además de esto, lograron desarrollar modelos de aprendizaje automático capaces de identificar posibles zoonosis usando genomas virales.

Restricciones

Los modelos informáticos son solo un paso preliminar para identificar virus zoonóticos con potencial para inficionar a los humanos, y suponen un primer cribado: los virus señalados por los modelos requerirán pruebas de laboratorio de confirmación ya antes de tomar resoluciones sobre su peligro potencial. Además de esto, aunque estos modelos pronostican si los virus podrían inficionar a los humanos, la capacidad de inficionar es solo parte del peligro zoonótico más extenso, que asimismo está influido por la virulencia del virus en humanos, la capacidad de transmisión entre humanos y las condiciones ecológicas en el instante de la exposición humana.

“Nuestros descubrimientos muestran que el potencial zoonótico de los virus se puede deducir en un grado sorprendentemente grande desde la secuencia de su genoma. Al destacar los virus con el mayor potencial de transformarse en zoonóticos, la clasificación basada en el genoma deja que la caracterización ecológica y virológica auxiliar sea dirigida de forma más eficaz”, apuntan los autores del trabajo.

“Estos descubrimientos añaden una pieza vital a la sorprendente cantidad de información que podemos extraer de la secuencia genética de los virus utilizando técnicas de IA”, señala Simon Babayan, estudioso en la Universidad de Glasgow, R. Unido. “Una secuencia genómica es típicamente la primera y, con frecuencia, la única información que tenemos sobre virus recién descubiertos, y cuanta más información podamos extraer de ella, ya antes vamos a poder identificar los orígenes del virus y el peligro zoonótico que puede representar. Conforme se caractericen más virus, más efectivos van a ser nuestros modelos de aprendizaje automático para identificar los virus extraños que han de ser monitoreados de cerca y priorizados para el desarrollo precautorio de vacunas”.

Referencia: Mollentze N, Babayan S.A., Streicker DG (dos mil veintiuno) Identifying and prioritizing potential human-infecting viruses from their genome sequences. PLoS Biol 19(nueve): e3001390.

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