Inteligencia artificial predice qué virus, como el SARS-CoV-2, podrían infectar a los seres humanos

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Demuestran el poder de la inteligencia artificial para predecir qué virus, como el SARS-CoV-2, responsable del Covid-19, podrían infectar a los seres humanos, qué animales los albergarían y dónde podrían surgir.

Un equipo de investigación internacional dirigido por científicos de la Universidad de Georgetown ha demostrado el poder de la inteligencia artificial para predecir qué virus podrían infectar a los humanos, como el SARS-CoV-2, el virus que condujo a la pandemia de COVID-19, qué animales los albergan y dónde. podrían emerger.

Su conjunto de modelos predictivos de posibles huéspedes reservorio fue validado en un proyecto de 18 meses para identificar especies específicas de murciélagos con probabilidad de portar betacoronavirus, el grupo que incluye virus similares al SARS.

“Si desea encontrar estos virus, debe comenzar por perfilar a sus anfitriones: su ecología, su evolución, incluso la forma de sus alas“, explica el autor principal del estudio, Colin Carlson, PhD, profesor asistente de investigación en el Departamento. de Microbiología e Inmunología y miembro del Centro de Ciencias y Seguridad de la Salud Global del Centro Médico de la Universidad de Georgetown.

“La inteligencia artificial nos permite tomar datos sobre murciélagos y convertirlos en predicciones concretas: ¿dónde deberíamos estar buscando el próximo SARS?”

A pesar de las inversiones globales en la vigilancia de enfermedades, sigue siendo difícil identificar y monitorear los reservorios de virus en la vida silvestre que algún día podrían infectar a los humanos.

Los modelos estadísticos se utilizan cada vez más para priorizar qué especies de vida silvestre muestrear en el campo, pero las predicciones que se generan a partir de cualquier modelo pueden ser muy inciertas.

Los científicos rara vez rastrean el éxito o el fracaso de sus predicciones después de hacerlas, lo que dificulta aprender y hacer mejores modelos en el futuro.

Juntas, estas limitaciones significan que existe una gran incertidumbre sobre qué modelos pueden ser los más adecuados para la tarea.

Este nuevo estudio sugiere que la búsqueda de virus estrechamente relacionados podría no ser trivial, ya que se prevé que más de 400 especies de murciélagos en todo el mundo albergarán betacoronavirus, un gran grupo de virus que incluye a los responsables del SARS-CoV (el virus que causó el brote 2002-2004 de SARS) y SARS-CoV-2 (el virus que causa el COVID-19).

Aunque el origen del SARS-CoV-2 sigue siendo incierto, la propagación de otros virus de los murciélagos es un problema creciente debido a factores como la expansión agrícola y el cambio climático.

Greg Albery, PhD, becario postdoctoral en el Departamento de Biología de Georgetown, dice que COVID-19 proporcionó el impulso para acelerar su investigación.

“Esta es una oportunidad realmente rara”, explica Albery.

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“Fuera de una pandemia, nunca aprenderíamos tanto sobre estos virus en tan poco tiempo.

Una década de investigación se ha colapsado en aproximadamente un año de publicaciones, y eso significa que podemos demostrar que estas herramientas funcionan”.

En el primer trimestre de 2020, el equipo de investigación entrenó ocho modelos estadísticos diferentes que predijeron qué tipo de animales podrían albergar betacoronavirus.

Durante más de un año, el equipo rastreó el descubrimiento de 40 nuevos murciélagos anfitriones de betacoronavirus para validar las predicciones iniciales y actualizar dinámicamente sus modelos.

Los investigadores descubrieron que los modelos que aprovechan los datos sobre la ecología y la evolución de los murciélagos se desempeñaron extremadamente bien en la predicción de nuevos anfitriones.

Por el contrario, los modelos de vanguardia de la ciencia de redes que utilizaron matemáticas de alto nivel, pero menos datos biológicos, se desempeñaron aproximadamente tan bien o peor de lo esperado al azar.

“Una de las cosas más importantes que nos brinda nuestro estudio es una lista corta basada en datos de qué especies de murciélagos deben estudiarse más a fondo“, dice Daniel Becker, PhD, profesor asistente de biología en la Universidad de Oklahoma.

“Después de identificar estos posibles anfitriones, el siguiente paso es invertir en el monitoreo para comprender dónde y cuándo es probable que se propaguen los betacoronavirus”.

Carlson dice que el equipo ahora está trabajando con otros científicos de todo el mundo para analizar muestras de murciélagos en busca de coronavirus en función de sus predicciones.

“Si gastamos menos dinero, recursos y tiempo buscando estos virus, podemos poner todos esos recursos en las cosas que realmente salvan vidas en el futuro.

Podemos invertir en la construcción de vacunas universales para atacar esos virus, o monitorear el contagio en las personas que viven cerca de los murciélagos”, dice Carlson.

“Es beneficioso para la ciencia y la salud pública”.

Fuente: Georgetown University Medical Center