Los Modelos de IA Pronostican Mutaciones Virales, Mejorando la Preparación para Pandemias

La inteligencia artificial está jugando un papel significativo en ayudar a los científicos a predecir cómo evolucionan los virus, mejorando potencialmente la preparación para pandemias y ayudando en el desarrollo de vacunas y tratamientos antivirales.

Aunque la predicción de la evolución viral aún está en sus inicios, los investigadores están utilizando la IA para prever cómo mutarán los virus de ARN, como el SARS-CoV-2 y la influenza, tal como se detalla en un nuevo informe de Nature.

Los virus ARN acumulan constantemente mutaciones, algunas de las cuales pueden permitirles eludir la detección inmunológica y propagarse más fácilmente. Nature señala que al prever estas mutaciones, los científicos podrían diseñar vacunas y tratamientos más efectivos con anticipación, abordando amenazas futuras antes de que se generalicen.

Actualmente, las herramientas de IA pueden predecir qué mutaciones únicas tienen probabilidades de tener éxito y qué variantes virales podrían dominar a corto plazo. Sin embargo, Nature dice que predecir cambios a largo plazo o combinaciones complejas de mutaciones sigue siendo un desafío.

El papel de la IA en este campo se ha reforzado gracias a modelos avanzados de predicción de la estructura de las proteínas, como AlphaFold, ESM-2 y ESMFold, que analizan cómo las mutaciones afectan a las proteínas virales. Según Nature, estas herramientas están revolucionando la capacidad de simular la evolución viral y ayudan a los científicos a comprender cómo se adaptan virus como el SARS-CoV-2 con el tiempo.

La disponibilidad de enormes cantidades de datos genéticos es crucial para que los modelos de IA predigan la evolución viral. Con casi 17 millones de genomas del SARS-CoV-2 secuenciados, los modelos de IA tienen una gran cantidad de datos con los que entrenar, lo que permite a los investigadores simular posibles variantes futuras, dice Nature.

Por ejemplo, el modelo CoVFit, desarrollado por el equipo de Jumpei Ito en la Universidad de Tokio, ha sido crucial para predecir qué variantes del SARS-CoV-2 tienen probabilidades de propagarse y dominar en la población, como informó Nature.

Además de rastrear virus conocidos, la IA también está ayudando a los científicos a descubrir nuevos. Un estudio publicado en octubre reveló que los investigadores utilizaron IA para identificar 70,500 nuevos virus de ARN, muchos de los cuales prosperan en entornos extremos como lagos salados y respiraderos hidrotermales.

Este estudio aplica la metagenómica, permitiendo a los científicos analizar material genético de diversos ecosistemas sin cultivar virus individuales en el laboratorio.

A pesar del progreso, Nature indica que persisten desafíos al intentar predecir con precisión saltos virales repentinos, como la aparición de la variante Omicron, que introdujo más de 50 mutaciones de un solo salto.

Para que estos modelos de IA se vuelvan aún más precisos, necesitan más de cinco años de datos sobre la evolución viral, dice Nature. Combinar la secuenciación de vigilancia con datos experimentales mejorará las predicciones y ayudará a los investigadores a mantenerse por delante de las amenazas virales en evolución.