Con inteligencia artificial, examinan virus que podrían pasar de animales a humanos

La pandemia por la COVID-19 ha dejado una gran cantidad de enseñanzas en el mundo y, por el impacto que creó en la sociedad, ha generado también una alerta en el campo de la salud y la investigación, haciendo que expertos hayan tomado la decisión de estudiar a profundidad diversas enfermedades o agentes virales que podrían convertirse en un riesgo para las personas, y evitar una situación sanitaria similar a la que vivimos actualmente.

Es por esta razón que un grupo de investigadores de la Universidad de Glasgow, en Reino Unido, realizar un estudio, publicado por PLOS Biology, decidieron para identificar enfermedades provenientes de animales que podrían provocar una infección en el ser humano; lo curioso son los métodos que utilizaron para ello, pues todo es a través de la inteligencia artificial (IA).

El objetivo, tal como lo revelaron los investigadores era determinar qué tipo de virus animales podían ser capaces de infectar a los seres humanos, para poder realizar una investigación temprana y estar preparados ante posibles brotes; todo esto, antes de que se conviertan en una epidemia.

Para ello, reunieron una base de datos con más de 800 virus que poseen cualidades zoonóticas, es decir, que sufren los animales; luego, entrenaron un sistema de inteligencia artificial para que pudiera interpretar las estructuras genómicas únicas, teniendo en cuenta que este modelo no hace un mejor trabajo que las personas, pero sí lo lleva a cabo mucho más rápido.

Los resultados en sus estudios fueron positivos y eficientes, pues pudieron evidenciar que los genomas virales tienen características generalizables, independientes de las relaciones taxonómicas de los virus; además, notaron que tienen la capacidad de pre-adaptar los virus para infectar a los humanos.

“El nuevo método de modelado puede predecir con precisión qué virus pueden infectar a los seres humanos, utilizando solo la secuencia genómica de un virus, además de clasificarlos como de riesgo bajo, medio, alto o muy alto”, comenta la Universidad de Glasgow.

No obstante,  Nardus Mollentze, del MRC-University of Glasgow Centre for Virus Research, dijo que “estas predicciones son solo un primer paso. Si queremos que las inversiones en el descubrimiento de virus se traduzcan en preparación para una pandemia, es necesario desarrollar métodos de caracterización de virus de mayor rendimiento y modelos adicionales capaces de convertir la información generada por estos métodos en predicciones de riesgo actualizadas”.

Además, vale la pena resaltar que este sistema de inteligencia artificial solo predice si un virus puede infectar a los seres humanos, pero no puede llegar a determinar cuáles son sus síntomas o su potencial epidémico o pandémico, ni mucho menos cuándo podrían llegar a afectar a la población.