Más de 160.000 nuevos virus descubiertos por IA: ¿qué significa para la ciencia?

Descubren 161.979 nuevas especies de virus ARN (virus que usa ácido ribonucleico (ARN) como material genético, o bien que en su proceso de replicación necesita el ARN) gracias a una herramienta de aprendizaje automático.

El estudio, publicado en Cell y realizado por un equipo internacional de investigadores, es el mayor trabajo de descubrimiento de especies de virus jamás publicado. Según los autores, mejorará enormemente la caracterización de la vida en la Tierra y podría ayudar a identificar muchos millones más de virus aún sin identificar.

El autor principal, el profesor Edwards Holmes, de la Facultad de Medicina y Salud de la Universidad de Sídney, afirmó: “Se nos ha ofrecido una ventana a una parte de la vida terrestre que de otro modo estaría oculta, revelando una biodiversidad extraordinaria“.

“Se trata del mayor número de nuevas especies de virus descubiertas en un solo estudio, lo que amplía enormemente nuestro conocimiento de los virus que viven entre nosotros“, afirmó Holmes. “Descubrir tantos virus nuevos de una sola vez es alucinante, y no hace más que escarbar en la superficie, abriendo un mundo de descubrimientos. Hay millones más por descubrir, y podemos aplicar este mismo enfoque a la identificación de bacterias y parásitos“.

Virus en entornos múltiples y variables en el planeta Tierra

Aunque los virus de ARN suelen asociarse a enfermedades humanas, también se encuentran en entornos extremos de todo el mundo e incluso pueden desempeñar papeles clave en los ecosistemas globales. En este estudio se encontraron viviendo en la atmósfera, en aguas termales y en respiraderos hidrotermales.

“El hecho de que los entornos extremos alberguen tantos tipos de virus no es más que otro ejemplo de su extraordinaria diversidad y tenacidad para vivir en los entornos más hostiles, lo que podría darnos pistas sobre cómo surgieron los virus y otras formas de vida elementales“, afirma el profesor Holmes.

Cómo funcionó la herramienta de IA para la identificación de nuevos virus

Los investigadores crearon un algoritmo de aprendizaje profundo, denominado LucaProt, para calcular grandes cantidades de datos de secuencias genéticas, incluidos largos genomas de virus de hasta 47.250 nucleótidos e información genómicamente compleja para descubrir más de 160.000 virus.

“La inmensa mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y figuraban en bases de datos públicas, pero eran tan divergentes que nadie sabía lo que eran“, explicó Holmes. “Constituían lo que suele denominarse 'materia oscura' de las secuencias. Nuestro método de IA fue capaz de organizar y clasificar toda esta información dispar, arrojando luz sobre el significado de esta materia oscura por primera vez“.

La herramienta de IA se entrenó para calcular la materia oscura e identificar los virus basándose en las secuencias y las estructuras secundarias de la proteína que todos los virus de ARN utilizan para replicarse. De este modo se pudo acelerar considerablemente el descubrimiento de virus, algo que, si se utilizasen métodos tradicionales, llevaría mucho tiempo.

El profesor Mang Shi, coautor del estudio, afirmó: “Antes dependíamos de tediosos procedimientos bioinformáticos para descubrir virus, lo que limitaba la diversidad que podíamos explorar. Ahora disponemos de un modelo basado en IA mucho más eficaz, que ofrece una sensibilidad y especificidad excepcionales y, al mismo tiempo, nos permite profundizar mucho más en la diversidad vírica. Tenemos previsto aplicar este modelo a diversas aplicaciones“.

El profesor Holmes añadió: “El siguiente paso natural es entrenar nuestro método para encontrar aún más de esta asombrosa diversidad, y quién sabe qué sorpresas adicionales nos aguardan“.

Referencia de la noticia:

Hou, Xin et al. Using artificial intelligence to document the hidden RNA virosphere. Cell. DOI: 10.1016/j.cell.2024.09.027