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Avance de Covid como sistema de IA para ‘predecir’ la transmisibilidad y virulencia de nuevas variantes

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Todos los virus, incluido el SARS-CoV-2, el virus responsable de la actual pandemia mundial de coronavirus, cambian su código genético o mutan lentamente con el tiempo. Si bien muchos de estos cambios no tienen un efecto notable en las propiedades del virus, algunos pueden dar lugar a variantes que son más transmisibles o que provocan enfermedades más graves. Por esta razón, la Organización Mundial de la Salud (OMS) y sus asociados trabajan para monitorear la evolución del SARS-CoV-2 y señalar las llamadas variantes de interés y preocupación.

Las variantes de interés, como Eta, Iota y Kappa, son aquellas que han evolucionado a marcadores genéticos específicos del deporte que se predice que afectarán la transmisión viral, el diagnóstico, la terapia o el escape inmunológico.

Por el contrario, las variantes de preocupación son aquellas que también han demostrado un aumento en la transmisibilidad, una presentación más grave de la enfermedad o una reducción en la efectividad de las medidas de salud pública contra ellos.

Hasta la fecha, las cinco variantes de coronavirus clasificadas como «preocupantes» han sido Alpha, Beta, Gamma, Delta y Omicron.

Un problema con este enfoque de clasificación es que la identificación de una nueva variante de preocupación involucra inherentemente un período previo de monitoreo del impacto del virus en la población, tiempo durante el cual puede ser un desafío determinar la respuesta de salud pública adecuada.

En consecuencia, los métodos para evaluar el riesgo que plantean las nuevas variantes en tiempo real tienen el potencial de ser de gran beneficio.

La IA puede clasificar nuevas variantes de Covid y ‘predecir’ su transmisibilidad y virulencia (Imagen: Getty Images)

El logotipo de la Organización Mundial de la Salud

La OMS y sus asociados monitorean la evolución del SARS-CoV-2, observando variantes de interés/preocupación (Imagen: Getty Image)

En su estudio, el Dr. Jing Li y sus colegas del Laboratorio Estatal Clave de Patógenos y Bioseguridad en Beijing, China, informan sobre el desarrollo de un llamado sistema de inteligencia artificial de aprendizaje profundo que puede clasificar el nivel de adaptación humana de los coronavirus en función de su genómica general. rasgos.

El sistema de aprendizaje profundo divide los virus en uno de tres tipos: tipo I, que se caracteriza por una infección grave pero de baja transmisibilidad, tipo II, que es más leve pero se propaga más fácilmente; y finalmente las que no están adaptadas a los humanos.

El equipo primero entrenó su red neuronal utilizando datos sobre la composición y las adaptaciones humanas de otros coronavirus, incluido el Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SARS), el Síndrome Respiratorio de Oriente Medio (MERS), ambos de tipo I, y varios coronavirus humanos que causan resfriado -como los síntomas y caen en la categoría de tipo II.

Una vez hecho esto, el equipo se dispuso a ver si podían predecir las clasificaciones de una serie de variantes de interés y preocupación, incluido omicron, que en el momento en que se realizó el estudio era relativamente nuevo y su riesgo potencial era incierto.

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Una impresión digital de las variantes de Covid

Cinco variantes de Covid se han clasificado como «preocupantes»: Alpha, Beta, Gamma, Delta y Omicron (Imagen: Getty Images)

Una infografía sobre los nombres de las variantes de Covid

Todos los virus, incluido el SARS-CoV-2, cambian su código genético o mutan lentamente con el tiempo (Imagen: Express.co.uk)

La red neuronal del investigador predijo que el 77 por ciento de las secuencias Alfa y el 58 por ciento de las secuencias Kappa evaluadas tenían adaptaciones de tipo I.

Mientras tanto, se encontró que entre el 88 y el 100 por ciento de las secuencias variantes Beta y Delta tenían una adaptación de tipo II; También se predijo que el 94 por ciento de las cepas de omicron serían altamente transmisibles pero menos virulentas, coincidiendo con la forma en que se desarrollaría la variante después de que concluyera el estudio.

Como escribió el equipo en su artículo: «El predictor de red neuronal convolucional 3D basado en representación de composición de dinucleótidos proporciona predicciones en tiempo real de variantes emergentes de SARS-CoV-2».

Esto, afirman, podría facilitar “la evaluación del riesgo de [these] variantes y el control de la actual pandemia de COVID-19″.

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Una infografía sobre el fin de las reglas de Covid

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Sin embargo, otros investigadores parecen algo escépticos acerca de los hallazgos informados por el equipo.

El Dr. Bahrad Sokhansanj, un ingeniero que aplica técnicas de aprendizaje profundo a problemas biológicos y de salud y que no participó en el presente estudio, comenzó aplaudiendo algunas de las características del estudio.

Él dijo: “La conclusión de que el SARS-CoV-2 tiene patrones profundos que lo hacen similar a los coronavirus del ‘resfriado común’ es sorprendente e interesante.

“El SARS-CoV-2 tiene una evolución mucho más cercana al SARS y al MERS, por lo que, a nivel superficial, las secuencias son más similares que a los coronavirus del “resfriado común”.

“Cualquiera que sea el patrón más profundo que la IA de los autores haya encontrado y que haga que el SARS-CoV-2 se parezca más a un coronavirus de ‘resfriado común’, podría proporcionar una pista de qué es lo que hace que el SARS-CoV-2 sea un virus pandémico tan eficaz, mientras que el SARS y el MERS no son lo suficientemente transmisibles.

“Es por eso que este tipo de investigación es tan ingenioso: la IA puede observar millones de bases (letras) de código genético y encontrar patrones que los ojos humanos no pueden ver”.

Sin embargo, el Dr. Sokhansanj agregó: “Más allá de eso, sus resultados sobre variantes específicas del SARS-CoV-2 son contrarios a nuestra intuición y conocimiento. Sinceramente, me sorprende que haya pasado por una revisión por pares.

“Argumentan que Alpha, la antigua variante del ‘Reino Unido’, es una adaptación similar al SARS/MERS. Eso no puede ser correcto. Alpha era más transmisible que las variantes anteriores.

“Luego dicen que Delta es una adaptación al ‘resfriado común’, pero Delta es más patógeno que Alfa.

“Mi mensaje franco a los autores sería que podrían estar usando inteligencia artificial para estudiar el covid, pero deben observar los datos epidemiológicos y asegurarse de que sus resultados sean consistentes con ellos”.

El Dr. Li y sus colegas no respondieron a múltiples solicitudes de comentarios.

Los hallazgos completos del estudio se publicaron en la revista Briefings in Bioinformatics.

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