Un equipo internacional de científicos ha realizado un avance significativo en la virología al descubrir 161,979 nuevas especies de virus de ARN, gracias a una innovadora herramienta de aprendizaje automático. Este estudio, liderado por la Universidad de Sídney y publicado en la revista Cell, representa el mayor esfuerzo hasta la fecha en la identificación de virus, ampliando nuestro entendimiento sobre la biodiversidad viral en el planeta. Edwards Holmes, autor principal del estudio, destacó que este descubrimiento no solo aumenta nuestro conocimiento sobre los virus que habitan en nuestro entorno, sino que también deja entrever que aún quedan millones por identificar.
La investigación subraya la notable diversidad de los virus, que habitan en ambientes extremos como la atmósfera, aguas termales y respiraderos hidrotermales. A pesar de que los virus de ARN son frecuentemente relacionados con enfermedades humanas, también desempeñan papeles esenciales en los ecosistemas. “El hecho de que tantos tipos de virus puedan sobrevivir en entornos tan hostiles ofrece pistas sobre su evolución y la aparición de formas de vida primordiales”, comentó Holmes.
Para llevar a cabo esta investigación, el equipo desarrolló un algoritmo de aprendizaje profundo denominado LucaProt. Esta herramienta es capaz de analizar vastas cantidades de datos genéticos, incluyendo genomas virales de hasta 47,250 nucleótidos. Holmes enfatizó que, aunque la mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban disponibles en bases de datos públicas, su divergencia había dificultado su identificación, catalogándolos como “materia oscura” de las secuencias.
El uso de inteligencia artificial ha revolucionado el proceso de descubrimiento de virus, ya que permite organizar y clasificar información de manera más eficiente que los métodos tradicionales. “Ahora tenemos un modelo basado en IA que ofrece una sensibilidad y especificidad excepcionales, lo que nos permitirá explorar una mayor diversidad viral”, afirmó Mang Shi, coautor del estudio y director institucional de la Universidad Sun Yat-sen. Con esta herramienta, los investigadores planean ampliar sus esfuerzos para descubrir bacterias y parásitos, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la microbiología.
