A maioria das doenças infeciosas emergentes em humanos, como é o caso da covid-19, são zoonóticas, ou seja, são causadas por vírus originários de outras espécies animais.
Assim, a identificação precoce do vírus de alto risco pode melhorar as prioridades de pesquisa e vigilância, informa o Phys.
Um novo estudo, publicado na PLOS Biology a 28 de setembro, sugere que a aprendizagem da máquina – que usa um tipo de inteligência artificial -, através do uso de genes virais, pode prever a probabilidade de qualquer vírus de animais infetar humanos, dada a exposição biologicamente relevante.
Contudo, identificar doenças zoonóticas antes da emergência é um grande desafio pois apenas uma pequena minoria dos estimados 1,67 milhões de vírus animais são capazes de infetar humanos.
Assim, criaram modelos de aprendizagem de máquina que atribuíram uma probabilidade de infeção humana com base na taxonomia do vírus e / ou relação com vírus conhecidos que infetam humanos.
Posteriormente, os autores aplicaram o modelo de melhor desempenho para analisar padrões no potencial zoonótico previsto de genomas de vírus adicionais analisados numa variedade de espécies.
Os investigadores descobriram que os genes virais podem ter características generalizáveis que são independentes das relações taxonómicas do vírus e podem pré-adaptar os vírus para infetar humanos.
Esta técnica tem limitações, pois os modelos de computador são apenas uma etapa preliminar da identificação de vírus zoonóticos com potencial para infetar humanos.
Além disso, embora estes modelos prevejam se os vírus podem infetar humanos, a capacidade de infetar é apenas uma parte do risco zoonótico mais amplo, que também é influenciado pela virulência do vírus em humanos, capacidade de transmissão e as condições ecológicas no momento da exposição humana.
Os vírus sinalizados pelos modelos irão passar por testes laboratoriais de confirmação antes de realizar grandes investimentos adicionais em pesquisas.
https://zap.aeiou.pt/inteligencia-artificial-virus-para-humanos-435191
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