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Inteligência artificial passa a prever vírus transmissíveis

 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.

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