Un revolucionario sistema de inteligencia artificial ha realizado el mayor descubrimiento simultáneo de virus en la historia reciente. A partir de una única prueba, el innovador algoritmo de aprendizaje profundo llamado LucaProt ha detectado 161,979 nuevos virus de ARN y 180 supergrupos de virus desconocidos en 10,487 metatranscriptomas procedentes de bases de datos bioinformáticas de todo el mundo.

Tradicionalmente, los virus no se descubren simplemente observando bajo un microscopio. La ciencia utiliza la secuenciación genética para identificar cadenas de ADN o ARN en una muestra y, posteriormente, compara estos resultados con bases de datos ya existentes. Si la secuencia coincide, se trata de un virus ya conocido; si no, se investiga más a fondo para identificar el nuevo organismo.

Los metatranscriptomas son cruciales, ya que reúnen toda la información genética de una comunidad microbiana. Se pueden considerar como un compendio total de datos de ADN o ARN de un ecosistema particular, utilizados para medir su complejidad y diversidad. Sin embargo, muchos virus que podrían estar presentes son difíciles de identificar a partir de esta información, ya que las bases de datos suelen ser limitadas.

Recientemente, un análisis de ADN obtenido de un simple cepillo dental reveló la existencia de cientos de bacteriófagos, esos virus misteriosos que atacan bacterias. Ahora, con la intervención de la inteligencia artificial, es posible predecir la estructura de los virus y detectar patrones en grandes volúmenes de datos de metatranscriptomas.

Un grupo de científicos de China y Australia ejerció estas capacidades utilizando LucaProt. Desarrollaron un modelo de IA capaz de calcular las variantes genéticas de los virus y lo pusieron a prueba en bases de datos globales. Este método perfeccionado resultó en el hallazgo de más de 161 mil especies microbianas en un solo movimiento.

"La mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban en bases de datos públicas, pero eran tan diferentes que nadie sabía exactamente qué eran. Eran la 'materia oscura' de la genómica. Nuestro modelo de IA ha organizado y categorizado toda esta información dispersa, iluminando el contexto de esta materia oscura por primera vez", explicó Edwards Holmes, coautor del estudio que fue publicado en la revista 'Cells'.

Es importante mencionar que mientras casi todos los seres vivos están compuestos de ADN, los virus suelen estar formados por ARN, que es una cadena simple en lugar de la doble hélice que caracteriza al ADN. Esto hace que los virus de ARN sean menos estables, permitiéndoles evolucionar rápidamente y adaptarse a diferentes huéspedes. Ejemplos conocidos de virus de ARN son los que causan la influenza, COVID-19, VIH, ébola, dengue y zika.

"Confiábamos en largas y complicadas tuberías bioinformáticas para el descubrimiento de virus, lo que limitaba nuestra exploración de la diversidad microbiana. Ahora, contamos con un modelo basado en IA mucho más eficiente, que nos ofrece capacidad de detección excepcional, permitiéndonos profundizar en la diversidad viral de formas antes inimaginables. Planeamos aplicar este modelo en múltiples áreas de investigación", añadió Sun Yat-se, otro autor de la investigación.

El potencial predictivo de la inteligencia artificial está empezando a mostrar resultados tangibles en el campo científico. De hecho, el Premio Nobel de Física 2024 fue otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, pioneros en IA y aprendizaje automático, cuya investigación sienta las bases para la medicina de futuro, reforzando la utilización de inteligencia artificial para la predicción de estructuras de proteínas.

Sorprendentemente, como si esto fuera poco, también se han descubierto miles de figuras en el desierto de Nazca gracias a la ayuda de una IA. Los arqueólogos consideran esta implementación tecnológica como parte de una nueva revolución en su campo.

Este avance subraya la importancia de la inteligencia artificial en la ciencia moderna, ofreciendo nuevas oportunidades y perspectivas que podrían cambiar el rumbo de la microbiología y otras disciplinas científicas.