Este avance muestra la diversidad oculta de los virus en la Tierra, utilizando tecnología de machine learning y deep learning.
Un equipo internacional de investigadores ha identificado 161,979 nuevas especies de virus de ARN utilizando un avanzado modelo de inteligencia artificial (IA). Esta investigación, publicada en la revista Cell, representa la mayor cantidad de especies virales descubiertas en un solo estudio y ofrece una visión sin precedentes de la biodiversidad viral en la Tierra.
Según el profesor Edward Holmes de la Universidad de Sídney, este descubrimiento ha abierto una “ventana” a una parte de la biodiversidad en la Tierra que hasta ahora había permanecido oculta. Los virus de ARN identificados se encontraron en diversos entornos, incluidos lugares extremos como la atmósfera, fuentes termales y respiraderos hidrotermales. Esta diversidad sugiere que los virus no solo son patógenos para los humanos, sino que también podrían desempeñar roles fundamentales en los ecosistemas globales. Aunque los virus RNA se asocian con enfermedades humanas, estos también se encuentran en ecosistemas extremos del mundo
Asimismo, Holmes, expresó que: “Descubrir tantos virus nuevos de una sola vez es alucinante, y no hace más que arañar la superficie, abriendo un mundo de descubrimientos. Quedan millones por descubrir, y podemos aplicar este mismo enfoque a la identificación de bacterias y parásitos”.
Este importante avance fue posible gracias a un algoritmo de machine learning o aprendizaje profundo llamado LucaProt, diseñado para analizar grandes cantidades de datos genéticos. Incluyeron datos de genomas de hasta 47,250 nucleótidos e información genómicamente compleja para el descubrimiento de más de 160 mil virus.
Este sistema fue capaz de identificar y categorizar secuencias virales que antes estaban catalogadas como “materia oscura de secuencias”, es decir, datos genéticos que no habían sido identificados ni comprendidos previamente. En este sentido, LucaProt no solo permitió identificar estas secuencias con una sensibilidad y especificidad excepcionales, sino que también aceleró significativamente el proceso de descubrimiento de nuevos virus, en comparación con métodos tradicionales de bioinformática.
El estudio destaca que la mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y almacenados en bases de datos públicas, pero su diversidad era tan amplia que no se había logrado reconocer su naturaleza. Gracias a la IA, los investigadores pudieron organizar esta información y desentrañar la complejidad de los datos. “Este avance nos permite explorar de manera mucho más profunda la diversidad viral”, comentó el profesor Mang Shi, coautor del estudio y miembro de la Universidad Sun Yat-sen.
Por otro lado, el Dr. Zhao-Rong Li, también coautor del estudio y que investiga en el Apsara Lab de Alibaba Cloud Intelligence explicó lo siguiente sobre este avance: “LucaProt representa una integración significativa de la tecnología de IA de vanguardia y la virología, lo que demuestra que la IA puede realizar tareas de forma eficaz en la exploración biológica. Esta integración proporciona valiosos conocimientos y estímulos para seguir descodificando secuencias biológicas y deconstruyendo sistemas biológicos desde una nueva perspectiva. También seguiremos investigando en el campo de la IA para virología”. Finalmente, el profesor Holmes, expresó que el siguiente paso es entrenar el método para encontrar aún más diversidad y descubrir nueva información.
