Modelos de IA Preveem Mutações Virais, Aprimorando a Preparação para Pandemias

A IA está desempenhando um papel significativo na ajuda aos cientistas para prever como os vírus evoluem, potencialmente melhorando a preparação para pandemias e auxiliando no desenvolvimento de vacinas e tratamentos antivirais.

Embora a previsão da evolução viral ainda esteja em sua infância, pesquisadores estão usando a IA para prever como os vírus RNA, como o SARS-CoV-2 e a influenza, irão sofrer mutações, conforme detalhado em um novo relatório por Nature.

Os vírus de RNA acumulam constantemente mutações, algumas das quais podem permitir que eles escapem da detecção imunológica e se espalhem mais facilmente. A Nature observa que, ao prever essas mutações, os cientistas poderiam projetar vacinas e tratamentos mais eficazes com antecedência, abordando ameaças futuras antes que se tornem generalizadas.

Atualmente, as ferramentas de IA são capazes de prever quais mutações únicas têm mais chances de serem bem-sucedidas e quais variantes virais podem dominar a curto prazo. No entanto, a Nature afirma que prever mudanças a longo prazo ou combinações complexas de mutações permanece um desafio.

O papel da IA neste campo foi reforçado por modelos avançados de previsão de estrutura de proteínas como AlphaFold, ESM-2 e ESMFold, que analisam como as mutações afetam as proteínas virais. A revista Nature afirma que essas ferramentas estão revolucionando a capacidade de simular a evolução viral e ajudar os cientistas a entender como vírus como o SARS-CoV-2 se adaptam com o tempo.

A disponibilidade de grandes quantidades de dados genéticos é crucial para que os modelos de IA possam prever a evolução viral. Com quase 17 milhões de genomas SARS-CoV-2 sequenciados, os modelos de IA possuem uma riqueza de dados para treinar, permitindo aos pesquisadores simular possíveis variantes futuras, diz a Nature.

Por exemplo, o modelo CoVFit, desenvolvido pela equipe de Jumpei Ito na Universidade de Tóquio, tem sido fundamental na previsão de quais variantes do SARS-CoV-2 provavelmente irão se espalhar e dominar na população, conforme relatado pela Nature.

Além de rastrear vírus conhecidos, a IA também está ajudando cientistas a descobrir novos. Um estudo publicado em outubro revelou que os pesquisadores usaram IA para identificar 70.500 novos vírus de RNA, muitos dos quais prosperam em ambientes extremos, como lagos salgados e dutos hidrotermais.

Este estudo aplica a metagenômica, permitindo que os cientistas analisem material genético de diversos ecossistemas sem cultivar individualmente os vírus no laboratório.

Apesar do progresso, a Nature diz que ainda há desafios ao tentar prever com precisão saltos virais repentinos, como o surgimento da variante Ômicron, que introduziu mais de 50 mutações em um único salto.

Para que esses modelos de IA se tornem ainda mais precisos, eles precisam de mais de cinco anos de dados sobre a evolução viral, diz a Nature. Combinar a sequência de vigilância com dados experimentais melhorará as previsões e ajudará os pesquisadores a se manterem à frente das ameaças virais em evolução.