Un equipo de investigadores ha hecho un avance monumental al utilizar una herramienta de aprendizaje automático que ha permitido el descubrimiento de más de 160,000 nuevas especies de virus en un solo estudio. Este hallazgo, publicado en la reconocida revista 'Cell', promete revolucionar el entendimiento de la biodiversidad en nuestro planeta.

Edwards Holmes, de la Universidad de Sydney y principal autor del estudio, declaró: «Hemos abierto una ventana a un reino oculto de vida en la Tierra, revelando una biodiversidad asombrosa. Este es el mayor número de nuevos virus identificados en un solo estudio, lo que amplifica enormemente nuestro conocimiento sobre los virus que cohabitan con nosotros». Según Holmes, la identificación de tantos virus de una sola vez es un fenómeno sorprendente que apenas roza la superficie de lo que hay por descobrir, sugiriendo que podrían existir millones más esperando ser identificados.

Además, se observó que estos virus no solo se asocian a enfermedades humanas, sino que también residen en algunos de los entornos más extremos del planeta, como las entrañas de volcanes activos y profundidades bajo el hielo. Estudios han indicado que estos virus pueden desempeñar papeles fundamentales en la salud de los ecosistemas globales.

«El hecho de que ambientes hostiles alberguen tal diversidad de virus es un testimonio de su resistencia y capacidad de adaptación», añadió Holmes. Este descubrimiento promete dar pistas sobre cómo se originaron los virus y otras formas de vida primordiales.

El equipo de investigadores desarrolló un innovador algoritmo de aprendizaje profundo llamado 'LucaProt', que les permitió analizar grandes conjuntos de datos de secuencias genéticas, incluyendo genomas de virus que abarcan hasta 47,250 nucleótidos. A partir de esta inmensa cantidad de información se identificaron más de 160,000 virus previamente desconocidos.

Aunque muchos de estos virus ya estaban secuenciados y disponibles en bases de datos públicas, estaban tan dispersos que su significado era un enigma. Holmes explica que el enfoque de su IA logró organizar esta 'materia oscura', arrojando luz sobre su relevancia dentro del vasto ecosistema viral.

La IA entrenada por el equipo se diseñó para identificar virus en base a sus secuencias genéticas y estructuras proteicas, acelerando así la identificación de nuevos virus, un proceso que con métodos tradicionales podría llevar años.

Mang Shi, de la Universidad Sun Yat-sen y coautor del estudio, comentó sobre el potencial del modelo de IA: «Antes dependíamos de procesos bioinformáticos tediosos para descubrir virus, lo cual limitaba nuestra exploración. Ahora, este nuevo enfoque nos dará la capacidad de estudiar la diversidad viral de una manera mucho más efectiva».

Zhao-Rong Li, también coautor, subrayó la integración significativa entre virología y tecnología de inteligencia artificial, lo que muestra que la IA puede ser una herramienta poderosa en la exploración de la vida biológica.

El equipo ahora planea expandir su modelo de IA para profundizar en esta sorprendente diversidad. «No sabemos qué nuevas sorpresas nos pueden deparar los próximos descubrimientos», concluyó Holmes, dejando en el aire la emoción por lo que podría venir en el horizonte de la investigación viral.