Um trio de investigadores da Universidade de Glasgow publicou um estudo em que sugerem que a inteligência artificial pode ser um aliado de peso no combate ao próximo vírus que se transite de animais para humanos.
A identificação precoce das doenças zoonóticas é um desafio, dado que uma pequena fracção de 1,67 milhão de vírus animais pode, na verdade, chegar a infectar os humanos.
A equipa de cientistas criou um conjunto de dados de 861 espécies virais de 36 famílias e construiu depois os modelos de aprendizagem de máquina que calcularam as probabilidades de infecção humana baseando-se em padrões dos genomas. Os investigadores aplicaram o modelo que obteve melhores resultados para analisar os padrões no potencial zoonótico previsto de outros genomas na amostra. Os autores do estudo, publicado na PLOS Biology, concluem que existem características generalizadas, independentes da relação taxonómica dos vírus, que os pre-adapta a infectarem o Homem.
“A nossa pesquisa mostra que o potencial zoonótico dos vírus pode ser inferido com um surpreendente grau de certeza a partir da sua sequência genómica. Ao realçar os vírus com o maior potencial de se tornarem zoonóticos, a classificação com base no genoma permite que a caracterização ecológica e viral seja apontada de forma mais eficiente”, dizem os autores, citados pelo EurekaAlert.
Os modelos actualmente desenvolvidos têm algumas limitações, mas serão feitas análises laboratoriais sobre os vírus identificados pelo sistema para atestar a probabilidade de infeção. Outros factores a ter em consideração, além da predisposição de infecção, prendem-se com a virulência em humanos, a capacidade de humanos se contagiarem uns aos outros ou as condições ecológicas necessárias para a exposição humana.
