Descubren más de 160 mil nuevas especies de virus con inteligencia artificial
Un equipo internacional de investigadores descubrió 161 mil 979 nuevas especies de virus de ARN, gracias a la inteligencia artificial, así lo informó la agencia de noticias Europa Press este 10 de octubre.
Utilizando está herramienta de aprendizaje automático, los investigadores, creen que mejorará enormemente el mapeo de la vida en la Tierra y podría ayudar a identificar muchos millones de virus más que aún no se han caracterizado.
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“Se trata del mayor número de nuevas especies de virus descubiertas en un solo estudio, lo que amplía enormemente nuestro conocimiento sobre los virus que viven entre nosotros”, dijo Edwards Holmes, de la Escuela de Ciencias Médicas de la Facultad de Medicina y Salud de la Universidad de Sydney (Australia).
“Encontrar tantos virus nuevos de una sola vez es asombroso y apenas es la punta del iceberg, lo que abre un mundo de descubrimientos. Hay millones más por descubrir y podemos aplicar este mismo enfoque para identificar bacterias y parásitos”.
Edwards Holmes, investigador y autor principal del estudio
“Se nos ha ofrecido una ventana a una parte de la vida en la Tierra que de otro modo habría estado oculta, revelando una biodiversidad notable”, agregó.
¿Dónde fueron localizados los virus?
Aunque los virus ARN se asocian comúnmente con enfermedades humanas, también se encuentran en entornos extremos en todo el mundo e incluso pueden desempeñar papeles clave en los ecosistemas globales.
En este estudio se los encontró viviendo en la atmósfera, en fuentes termales y en fuentes hidrotermales.
“El hecho de que los ambientes extremos alberguen tantos tipos de virus es solo otro ejemplo de su fenomenal diversidad y tenacidad para vivir en los entornos más hostiles, lo que potencialmente nos da pistas sobre cómo surgieron los virus y otras formas de vida elementales”, indicó Holmes.
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¿Cómo localizó la IA a los virus?
Los investigadores construyeron un algoritmo de aprendizaje profundo, LucaProt, para calcular grandes cantidades de datos de secuencias genéticas, incluidos genomas de virus extensos de hasta 47 mil 250 nucleótidos e información genómicamente compleja para descubrir más de 160 mil virus.
Si bien, la mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban en bases de datos públicas, lo cierto es que eran tan divergentes que nadie sabía qué eran, aseguró el experto.
Pero, “nuestro método de IA fue capaz de organizar y categorizar toda esta información dispar, arrojando luz sobre el significado de esta materia oscura por primera vez”, indicó.
La herramienta de IA fue entrenada para calcular la materia oscura e identificar virus basándose en secuencias y estructuras secundarias de la proteína que todos los virus de ARN utilizan para replicarse. Así, fue capaz de acelerar significativamente el descubrimiento de virus, lo que, si se utilizaran métodos tradicionales, requeriría mucho tiempo.
El uso de inteligencia artificial en este tipo de hallazgos es de suma importancia para la investigación ya que, según el profesor Mang Shi, coautor de la Universidad Sun Yat-sen en China, antes “solíamos depender de tediosos procesos bioinformáticos para el descubrimiento de virus, lo que limitaba la diversidad que podíamos explorar”.
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“Ahora, tenemos un modelo basado en IA mucho más eficaz que ofrece una sensibilidad y especificidad excepcionales y, al mismo tiempo, nos permite ahondar mucho más en la diversidad viral. Planeamos aplicar este modelo en varias aplicaciones”.
Mang Shi, coautor del estudio
Por su parte, el investigador Zhao-Rong L señaló que el tipo de inteligencia artificial utilizada en la localización de los virus “representa una integración significativa de la tecnología de inteligencia artificial de vanguardia y la virología, lo que demuestra que la inteligencia artificial puede realizar tareas de exploración biológica de manera eficaz”.
“Esta integración proporciona información valiosa y un estímulo para seguir descodificando secuencias biológicas y deconstruyendo sistemas biológicos desde una nueva perspectiva”.
Zhao-Rong L, investigador
“El siguiente paso obvio es entrenar nuestro método para encontrar aún más de esta asombrosa diversidad, y quién sabe qué sorpresas adicionales nos esperan”, concluyó Holmes.
