Un avance sin precedentes en la ciencia viral ha sido logrado gracias a la inteligencia artificial . Un algoritmo de aprendizaje profundo llamado LucaProt ha identificado 161,979 nuevos virus de ARN y 180 supergrupos virales ocultos en bases de datos bioinformáticas globales. Este descubrimiento fue realizado a partir del análisis de 10,487 metatranscriptomas, convirtiéndose en el mayor hallazgo simultáneo de virus en la historia.

 

El proceso detrás del descubrimiento

El descubrimiento de virus no es tan sencillo como observar una muestra bajo el microscopio. La ciencia moderna utiliza la secuenciación genética para identificar virus a partir de sus cadenas de ADN o ARN. Estas secuencias se comparan con bases de datos globales, y si no se encuentra una coincidencia, el microbio es investigado como una nueva especie.

Los metatranscriptomas, que son el conjunto de información genética de una comunidad microbiana, suelen contener virus que no pueden ser identificados porque no hay coincidencias en las bases de datos disponibles. Sin embargo, LucaProt, entrenado para predecir la estructura genética de los virus, fue capaz de identificar patrones en grandes volúmenes de metadatos y así desentrañar estos nuevos virus.

"Muchos de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban en bases de datos públicas, pero eran tan divergentes que nadie sabía qué eran. Nuestro modelo de IA fue capaz de organizar y categorizar esta 'materia oscura' genética por primera vez", explicó Edwards Holmes, uno de los autores del estudio publicado en Cells.

 

Un nuevo enfoque para el estudio de los virus

Los virus de ARN, a diferencia de los organismos formados por ADN, evolucionan rápidamente debido a la inestabilidad de su estructura de cadena simple. Esto les permite adaptarse fácilmente a nuevos entornos y huéspedes. Ejemplos de estos virus incluyen la influenza, el covid-19, el VIH, y el dengue, entre otros.

El éxito de LucaProt demuestra el potencial de la IA para revolucionar el estudio de los virus y la biodiversidad microbiana. Sun Yat-se, otro de los autores del estudio, resaltó la eficiencia de este modelo basado en IA, destacando su capacidad para profundizar en la diversidad viral y predecir variantes genéticas. "Este avance nos permite explorar mucho más la diversidad viral", añadió.

Este descubrimiento refuerza la idea de que la inteligencia artificial puede transformar no solo la virología, sino también otros campos de la ciencia, como ya lo ha demostrado en la arqueología y la predicción de proteínas para la medicina futura.