Un sistema de inteligencia artificial (IA) ha realizado el mayor descubrimiento simultáneo de virus en la historia. A través del algoritmo de aprendizaje profundo llamado LucaProt, se identificaron 161,979 nuevos virus de ARN y 180 supergrupos de virus ocultos en 10,487 metatranscriptomas analizados de bases bioinformáticas globales.
Tradicionalmente, los virus se descubren mediante la secuenciación genética, que busca cadenas de ADN o ARN en muestras y las compara con bases de datos existentes. Si la secuencia coincide, se trata de un virus conocido; si no, se investiga a fondo. Los metatranscriptomas son conjuntos de información genética que reflejan comunidades microbianas, y se utilizan para medir la complejidad y diversidad de ecosistemas.
Sin embargo, muchos virus permanecen sin identificar porque las computadoras no encuentran coincidencias en las bases de datos. La IA, en cambio, puede predecir la estructura de los virus e identificar patrones en grandes volúmenes de información. En este estudio, un equipo de científicos de China y Australia entrenó a LucaProt para calcular variantes genéticas y buscar en bases de datos globales. El resultado fue un hallazgo sin precedentes de 161,979 nuevas especies de microbios.
Edwards Holmes, coautor del estudio publicado en la revista Cells, señaló que «la gran mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban en bases de datos públicas, pero eran tan divergentes que nadie sabía qué eran. Conformaban lo que se conoce como secuencia de ‘materia oscura’. Nuestro modelo de IA organizó y categorizó esta información dispar, arrojando luz sobre el significado de esta materia oscura por primera vez».
Los virus, generalmente formados por ácido ribonucleico (ARN), tienen una estructura de cadena simple, lo que les permite evolucionar rápidamente y adaptarse a diferentes huéspedes. Ejemplos de virus de ARN incluyen los que causan la influenza, COVID-19, VIH, ébola, dengue y zika.
Sun Yat-se, otro de los autores del estudio, destacó: «Solíamos depender de tediosas tuberías de bioinformática para el descubrimiento de virus, lo que limitaba la diversidad que podíamos explorar. Ahora, contamos con un modelo basado en IA que ofrece sensibilidad y especificidad excepcionales, permitiéndonos profundizar en la diversidad viral. Planeamos aplicar este modelo en varias aplicaciones».
Este avance se enmarca en un contexto más amplio de innovación impulsada por la IA en diversas disciplinas. Recientemente, el Premio Nobel de Física 2024 fue otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, considerados «padrinos de la IA y el machine learning». Su trabajo forma la base de tecnologías que ayudan a predecir proteínas para la medicina del futuro.
Además, el uso de IA ha revolucionado campos como la arqueología; recientemente, se descubrieron cientos de nuevas figuras en el desierto de Nazca gracias a su asistencia, marcando un nuevo paradigma en la investigación arqueológica. Con estos desarrollos, la capacidad predictiva de los sistemas de IA está generando resultados significativos y prometedores para el avance de la ciencia.
