La inteligencia artificial (IA) podría ser clave para ayudar a los científicos a identificar el próximo virus animal que sea capaz de infectar a los humanos, según los investigadores.
En un estudio del martes publicado en la revista PLoS Biology, el equipo con sede en Glasgow dijo que había ideado un modelo genómico que podría “predecir retrospectiva o prospectivamente la probabilidad de que los virus puedan infectar a los humanos”.
El grupo desarrolló modelos de aprendizaje automático para identificar posibles virus zoonóticos utilizando firmas de rango de hospedadores codificadas en genomas virales.
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Con un conjunto de datos de 861 especies virales con estado zoonótico conocido, los investigadores recolectaron una única secuencia del genoma representativa de los cientos de especies de virus de ARN y ADN, que abarcan 36 familias virales.
Clasificaron cada virus como capaz de infectar a los seres humanos o no, mediante la fusión de tres conjuntos de datos publicados anteriormente que informaron datos a nivel de especie de virus y no consideraron el potencial de variación en el rango de hospedadores dentro de las especies de virus.
Los investigadores entrenaron modelos para clasificar los virus en consecuencia.
Las predicciones binarias identificaron correctamente casi el 72% de los virus que infectan predominante o exclusivamente a los seres humanos y casi el 70% de los virus zoonóticos como infecciosos para los seres humanos, aunque el rendimiento varió entre las familias virales.
Tras la conversión adicional de las probabilidades pronosticadas de potencial zoonótico en cuatro categorías, se predijo que el 92% de los virus que infectan a los seres humanos tenían un potencial zoonótico medio, alto o muy alto y se proyectó un total de 18 virus que actualmente no se considera que infectan a los seres humanos según sus criterios. tienen un potencial zoonótico muy alto, al menos tres de los cuales tenían evidencia serológica de infección humana, lo que sugiere que podrían ser zoonosis válidas.
“En todo el conjunto de datos, se sabía que el 77,2% de los virus con un potencial zoonótico muy alto infectaban a los seres humanos”, escribieron los investigadores.
A continuación, los científicos probaron varios modelos basados en el aprendizaje para encontrar el modelo de mejor rendimiento, que se utilizó para clasificar 758 especies de virus y 38 familias de virus que no estaban presentes en los datos de entrenamiento.
Entre un segundo conjunto de 645 virus asociados a animales excluidos de los datos de entrenamiento, los modelos predijeron un mayor riesgo de transmisión zoonótica de virus asociados a primates no humanos genéticamente similares.
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“Tomados en conjunto, nuestros resultados son consistentes con la expectativa de que la proximidad filogenética relativamente cercana de primates no humanos puede facilitar el intercambio de virus con humanos y sugiere que esto puede reflejar en parte presiones selectivas comunes sobre la composición del genoma viral tanto en humanos como en primates no humanos. Sin embargo, las grandes diferencias entre otros grupos de animales parecen tener menos influencia en el potencial zoonótico que las características del virus “, dijeron los autores.
En total, el 70,8% de los virus muestreados en humanos se identificaron correctamente con un potencial zoonótico alto o muy alto.
Un segundo estudio de caso predijo el potencial zoonótico de todas las especies de coronavirus actualmente reconocidas y los genomas humanos y animales de todos los coronavirus relacionados con el síndrome respiratorio agudo severo.
“Nuestros hallazgos muestran que el potencial zoonótico de los virus se puede inferir en un grado sorprendentemente grande a partir de la secuencia de su genoma”, informaron los investigadores. “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”.
Al identificar virus de alto riesgo y realizar más investigaciones, dijeron que las predicciones podrían ayudar en el creciente desequilibrio entre el rápido ritmo de descubrimiento de virus y la investigación necesaria para evaluar de manera integral el riesgo.
Casi 2 millones de virus animales pueden infectar a los humanos.
“Es importante destacar que, dadas las limitaciones de diagnóstico y la probabilidad de que no todos los virus capaces de infectar a seres humanos hayan tenido la oportunidad de surgir y ser detectados, los virus que no se informó que infectan a los seres humanos pueden representar especies no identificadas, indocumentadas o genuinamente no zoonóticas. Identificación de zoonosis potenciales o no documentadas dentro de nuestro los datos eran un objetivo a priori de nuestro análisis “, dijo el grupo.
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“Una secuencia genómica es típicamente 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”, co -dijo el autor Simon Babayan del Instituto de Biodiversidad de la Universidad de Glasgow en un comunicado de prensa de la revista.
“A medida que se caracterizan 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”, agregó.