Descubrieron 161.979 nuevos tipos de virus ARN (virus que utilizan ARN) Como material genéticoo que requieren ARN en su proceso de replicación) Gracias a la herramienta de aprendizaje automático.
El estudio, publicado en la revista Cell y realizado por un equipo internacional de investigadores, es el trabajo publicado más grande hasta la fecha para descubrir tipos de virus. Según los autores, Esto mejorará enormemente la caracterización de la vida en la Tierra y podría ayudar a identificar millones de virus desconocidos.
El autor principal, el profesor Edwards Holmes, de la Facultad de Medicina y Salud de la Universidad de Sydney, dijo: «Se nos ha dado una ventana a una parte de la vida en la Tierra que de otro modo habría estado oculta, revelando una biodiversidad extraordinaria.«.
«Ésta es la mayor cantidad de nuevos tipos de virus jamás descubiertos en un solo estudio, lo que amplía enormemente nuestro conocimiento sobre los virus que viven entre nosotros», dijo Holmes. “El descubrimiento de tantos virus nuevos a la vez es sorprendente y sólo roza la superficie, abriendo un mundo de descubrimientos. Hay millones más por descubrir y podemos aplicar el mismo enfoque para identificar bacterias y parásitos.«.
Virus en múltiples y cambiantes entornos del planeta Tierra
Aunque los virus ARN se asocian con mayor frecuencia con enfermedades humanas, también se encuentran en ambientes extremos alrededor del mundo y pueden ser Desempeñan papeles importantes en los ecosistemas globales.. En este estudio, se encontraron viviendo en la atmósfera, en aguas termales y en respiraderos hidrotermales.
“El hecho de que los ambientes extremos alberguen tantos tipos de virus es solo otro ejemplo de su extraordinaria diversidad y tenacidad para sobrevivir en los ambientes más hostiles. Lo que podría darnos pistas sobre cómo surgieron los virus y otras formas de vida protozoarias.«
Cómo funcionó la herramienta de IA para identificar nuevos virus
Los investigadores crearon un algoritmo de aprendizaje profundo llamado LucabrotPara calcular grandes cantidades de datos de secuencias genéticas, Incluyendo genomas de virus de hasta 47.250 nucleótidos de largo e información genómica compleja para detectar más de 160.000 virus..
«La gran mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y aparecían en bases de datos públicas, pero eran tan divergentes que nadie sabía qué eran», explicó Holmes. «Constituyen lo que a menudo se llama la 'materia oscura' de las secuencias».Nuestro método de IA pudo organizar y categorizar toda esta información dispararrojando luz por primera vez sobre el significado de esta materia oscura.
La herramienta de IA fue entrenada para calcular la materia oscura e identificar virus basándose en secuencias de proteínas y estructuras secundarias que todos los virus de ARN utilizan para reproducirse. Desde aquí, La detección de virus se puede acelerar enormementeEsto puede llevar mucho tiempo si se utilizan métodos tradicionales.
El profesor Mang Shi, coautor del estudio, dijo: “Anteriormente, nos basábamos en tediosos procedimientos bioinformáticos para descubrir virus, lo que limitaba la diversidad que podíamos explorar. Ahora tenemos un modelo más eficaz basado en inteligencia artificialque proporciona una sensibilidad y especificidad excepcionales al tiempo que nos permite profundizar en la diversidad viral. «Planeamos aplicar este modelo a muchas aplicaciones».
El profesor Holmes añadió:El siguiente paso natural es entrenar nuestro método para encontrar más de esta asombrosa diversidad.«Quién sabe qué sorpresas adicionales nos esperan».
Referencia de noticias:
Él, Shen et al. Utilizando inteligencia artificial para documentar la envoltura viral de ARN oculta. celúla. doi: 10.1016/j.cell.2024.09.027
