MADRID 10 Oct. (EUROPA PRESS) -
Un equipo internacional de investigadores ha publicado en 'Cell' un nuevo trabajo según el cual se han descubierto 161.979 nuevas especies de virus de ARN utilizando una herramienta de aprendizaje automático que, según los investigadores, 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.
La inteligencia artificial (IA) se ha utilizado para revelar detalles de una rama diversa y fundamental de la vida que vive bajo nuestros pies y en cada rincón del planeta. Ahora este trabajo es el artículo de descubrimiento de especies de virus más grande jamás publicado.
"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", comenta el autor principal, el profesor Edwards Holmes, de la Escuela de Ciencias Médicas de la Facultad de Medicina y Salud de la Universidad de Sydney (Australia).
"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", insiste el profesor Holmes. "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".
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", agrega el profesor Holmes.
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 47.250 nucleótidos e información genómicamente compleja para descubrir más de 160.000 virus.
"La gran mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban en bases de datos públicas, pero eran tan divergentes que nadie sabía qué eran", contextualiza el profesor Holmes. "Estaban compuestos por lo que a menudo se denomina 'materia oscura' de secuencia. 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.
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 profesor Mang Shi, coautor de la Universidad Sun Yat-sen (China) y responsable institucional del estudio, declara: "Solíamos depender de tediosos procesos bioinformáticos para el descubrimiento de virus, lo que limitaba la diversidad que podíamos explorar. 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".
El coautor, el doctor Zhao-Rong Li, que investiga en el laboratorio de IA Apsara de Alibaba Cloud Intelligence, detalla: "LucaProt 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. También continuaremos nuestra investigación en el campo de la inteligencia artificial para la virología".
El profesor Holmes concluye: "El siguiente paso obvio es entrenar nuestro método para encontrar aún más de esta asombrosa diversidad, y quién sabe qué sorpresas adicionales nos esperan".
