Ese es el objetivo de una nueva subvención de $3.7 millones de los Institutos Nacionales de Salud dirigida por los doctores Marco Salemi y Mattia Prosperi, profesores de la Facultad de Medicina y la Facultad de Educación Pública de la Universidad de Florida.
“El coronavirus es un objetivo móvil y siempre hemos estado un paso atrás”, dijo Salemi, profesor de patología experimental en el departamento de patología, inmunología y medicina de laboratorio de la Facultad de Medicina de la UF y de la Cátedra de Investigación del SIDA de la Universidad Stephany W. Holloway.
“Cada vez que la epidemia parece estar bajo control, surge otra variante que es más virulenta, que no necesariamente causa una enfermedad más grave, pero ciertamente más transmisible, y se propaga nuevamente”.
La subvención utilizará inteligencia artificial, o IA, y aprendizaje automático para construir un algoritmo para detectar nuevas variantes de preocupación.
El equipo utilizará datos disponibles públicamente de repositorios globales, donde los investigadores cargan secuencias genéticas del SARS-CoV-2, para entrenar el algoritmo.
“Sabríamos de inmediato si una nueva variante puede apoderarse de la población rápidamente”, dijo Salemi, miembro de la facultad del Instituto de Patógenos Emergentes de la UF. “Finalmente tendríamos una ventaja sobre el virus y podríamos tomar medidas de prevención rápidamente”, afirmaron Marco Salemi y Mattia Prosperi.
¿Cómo funcionará el nuevo trabajo?
El quid del nuevo trabajo radica en entrenar el algoritmo de IA para detectar las variantes que serán importantes para la salud humana, además de todas las variantes de fondo que existen debido a procesos evolutivos naturales, pero que no son una amenaza para la salud pública.
“Imagínese cada variante que se secuencia y se almacena como un punto en una nube de puntos”, dijo Marini. “Si está dentro del área conocida de la nube, estamos bien. Pero si este punto se sale del área conocida, esa es nuestra variante, esa es nuestra preocupación. AI está aprendiendo las reglas para colocar los puntos en los lugares correctos”.
Los investigadores explican que el trabajo podría ayudar a producir una herramienta que levantaría una bandera roja cuando una nueva variante potencial de preocupación se cargue en las bases de datos públicas. Luego, los científicos podrían probar la variante en un laboratorio para ver si ataca las células rápidamente o si puede resistir los anticuerpos.
La IA también se puede utilizar para predecir resultados de enfermedades a corto y largo plazo y la aparición de mutaciones potencialmente resistentes a los medicamentos, según Prosperi.
“Ha existido esta hipótesis en la comunidad científica de que algunas de las variantes de preocupación más agresivas, como la variante delta o omicron, podrían haber surgido en personas con VIH”, dijo Salemi. “Ha habido informes de personas infectadas durante meses y un caso muy reciente de un paciente infectado durante más de 400 días”.
En el nuevo proyecto, el equipo de investigación secuenciará muestras de SARS-CoV-2 tomadas de los mismos pacientes con VIH a lo largo del tiempo para lograr una comprensión más profunda de cómo cambia el virus. También se espera que la investigación mejore las prácticas de atención para las personas con VIH que también tienen COVID-19.
El equipo incluye colaboradores de la Universidad de Miami, los doctores Maria Luisa Alcaide y Deborah Jones, e investigadoras e ingenieras en aprendizaje automático de la Universidad de Pavía, Italia.
