Hasta hace poco, conocíamos solo el dos por ciento de las posibles interacciones entre los mamíferos y los virus, o el "viroma". Sin embargo, una nueva técnica de inteligencia artificial (IA) ha identificado posibles interacciones entre virus y huésped, aumentando el tamaño del viroma conocido en un factor de 15.

Se aplicó un nuevo enfoque basado en el aprendizaje automático para predecir las interacciones host-virus y se utilizaron 35 000 horas de tiempo de computadora en las computadoras Calcul Québec para analizar datos sobre interacciones entre mil mamíferos (los hosts) y otros tantos virus.

Después de que se identificaron 80 000 posibles interacciones nuevas entre el virus y el huésped, la red de asociaciones entre el virus y el huésped se combinó con un modelo de genoma de virus para reevaluar el potencial de infección humana de todos los virus en la base de datos.

El resultado fue una lista de virus animales que podrían causar zoonosis, es decir, infectar a los humanos.

El proyecto de investigación internacional colaborativo fue dirigido por Timothée Poisot, profesor del Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad de Montreal que está interesado en calcular los riesgos de pandemia. Fue financiado por IVADO, el Instituto para la Valorización de Datos, y se llevó a cabo como parte de la Iniciativa de Investigación de Emergencia Viral.

Descubriendo virus 'olvidados'

Para validar sus predicciones, Poisot y su equipo de expertos en virología, inteligencia artificial y salud pública examinaron la literatura en busca de brotes humanos anteriores de los virus que habían catalogado como de alto riesgo. Resultó que de los 20 virus con el mayor potencial zoonótico, 11 de hecho enfermaron a los humanos.

"Algunos de los virus realmente nos sorprendieron; no pensamos que pudieran transmitirse a los humanos", dijo Poisot. "Por ejemplo, nuestro sistema calculó que la ectromelia, el virus responsable de la viruela en los ratones, tiene una probabilidad 'muy alta' de infectar a los humanos, y descubrimos que efectivamente hubo un brote en una escuela china en 1987, pero no figuraba en la lista. en cualquiera de las bases de datos."

En general, las familias de virus que aparecen con mayor frecuencia en la lista de alto riesgo son los bunyavirus (uno de los cuales causa la fiebre del Valle del Rift), los rabdovirus (rabia), los filovirus (Ébola) y los flavivirus (fiebre del dengue, fiebre amarilla). "Todas estas son familias que se sabe que presentan un riesgo zoonótico significativo, pero el modelo puede permitirnos medir el riesgo dentro de estas familias con mayor precisión", explicó Poisot.

Monitoreo de puntos críticos, particularmente el Amazonas

Esta investigación predictiva puede ayudar a guiar los esfuerzos de los virólogos que trabajan para prevenir las zoonosis que podrían causar futuras epidemias y pandemias. La lista de virus de alto riesgo se puede utilizar para orientar campañas de muestreo en especies específicas y también en función de la distribución geográfica, ya que el equipo de investigación ha mapeado los resultados.

"Como ecologista que realiza investigaciones biogeográficas, quiero saber no solo qué virus será compatible con qué huésped, sino también dónde se pueden encontrar esas combinaciones", dijo Poisot.

Según el modelo informático, la Amazonía es la parte del mundo con mayor potencial de mutaciones virales. "Los resultados son claros:el Amazonas es un punto de acceso para nuevas interacciones entre el virus y el huésped", dijo Poisot. "Es la región donde encontramos la mayor cantidad de interacciones que normalmente no ocurren".

Según Poisot, estos contactos novedosos se pueden explicar por la falta de datos sobre el viroma amazónico, la deforestación, el cambio climático y la expansión urbana, que aumenta el contacto entre animales y humanos.