Un equipo internacional de investigadores ha realizado un asombroso descubrimiento: 161.979 nuevas especies de virus de ARN, utilizando una innovadora herramienta de inteligencia artificial basada en aprendizaje automático. Este avance no solo transformará el mapeo de la vida en la Tierra, sino que podría permitir identificar millones más de virus que aún permanecen sin caracterizar.

La investigación, publicada en la prestigiosa revista científica Cell, se considera el hallazgo más significativo de especies virales nunca antes reportado, demostrando cómo la inteligencia artificial puede desvelar detalles asombrosos de un sector diverso y crítico de la vida que habita en nuestros suelos y en cada rincón del planeta.

Edwards Holmes, autor principal y profesor en la Universidad de Sidney, resaltó que este descubrimiento es una ventana a aspectos de la vida que de otro modo permanecerían ocultos, revelando una biodiversidad extraordinaria. Subrayó que se trata del mayor número de nuevas especies de virus encontradas en un solo estudio, ampliando radicalmente nuestro conocimiento sobre "los virus que coexisten con nosotros en nuestro entorno".

Además, Holmes expresó que el hallazgo de tantos virus nuevos simultáneamente es “asombroso” y que solo representa “la punta del iceberg”, abriendo un vasto horizonte de nuevos descubrimientos. Reveló que hay “millones más por descubrir” y que esta metodología podría aplicarse también para la identificación de bacterias y parásitos.

Aunque los virus de ARN se asocian comúnmente con enfermedades en humanos, su presencia se extiende a ambientes extremos en todo el mundo, cumpliendo roles cruciales en los ecosistemas globals. En este estudio, se encontraron en atmósferas, fuentes termales y fuentes hidrotermales.

Holmes enfatizó que estos ambientes extremos son testimonio de la formidable diversidad y resiliencia de los virus para sobrevivir en condiciones hostiles. Esto podría proporcionar pistas sobre la evolución de los virus y otras formas de vida primigenias.

Los investigadores desarrollaron un sofisticado algoritmo de aprendizaje profundo llamado LucaProt, capaz de procesar enormes volúmenes de datos genéticos, incluyendo genomas de virus de hasta 47.250 nucleótidos. A pesar de que muchos de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban disponibles en bases de datos públicas, eran tan diversos que su naturaleza permanecía desconocida. Holmes explicó que estos virus eran lo que a menudo se considera "materia oscura" en la secuenciación, y que su método de IA logró organizar y aclarar esta información por primera vez.

La herramienta de IA fue fundamental para analizar esta "materia oscura" y caracterizar los virus en función de sus secuencias y estructuras proteicas que todos los virus de ARN emplean para replicarse, acelerando drásticamente el proceso de descubrimiento que, de otro modo, sería extremadamente lento usando técnicas tradicionales.

El profesor Mang Shi, coautor del estudio de la Universidad Sun Yat-sen en China, destacó que solían depender de difíciles y lentos procesos bioinformáticos para descubrir virus, lo que limitaba la diversidad explorada. Con LucaProt, se cuenta ahora con un modelo de IA mucho más eficiente que ofrece sensibilidad y especificidad notables, permitiendo una exploración mucho más profunda de la diversidad viral.

Por su parte, el doctor Zhao-Rong Li, coautor del estudio e investigador en el laboratorio de IA Apsara de Alibaba Cloud Intelligence, subrayó que LucaProt representa una integración radical de la inteligencia artificial avanzada y la virología. Esta unión no solo genera información valiosa, sino que también potencia la exploración de secuencias y sistemas biológicos desde enfoques innovadores, prometiendo nuevas revelaciones en el campo de la virología. ¡Estemos atentos a los sorprendentes avances que podrían surgir en el futuro!