Un equipo internacional de científicos ha logrado identificar 161,979 nuevas especies de virus de ARN gracias a una herramienta avanzada de aprendizaje automático, abriendo nuevas vías para entender mejor la biodiversidad viral en la Tierra. Este descubrimiento marca el mayor avance hasta ahora en la identificación de estos microorganismos, y representa un paso crucial para el estudio de millones de virus que aún no han sido catalogados.
Publicado en la revista científica Cell y dirigido por la Universidad de Sídney, Australia, este estudio ofrece una nueva perspectiva sobre la vida microbiana que existe en diversos entornos de nuestro planeta, desde el subsuelo hasta las profundidades de océanos y ambientes extremos. “Se trata del mayor número de nuevas especies de virus descubiertas en un solo estudio, lo que amplía enormemente nuestro conocimiento de los virus que viven entre nosotros”, comenta Edwards Holmes, profesor en la Universidad de Sídney y autor principal del estudio.
Entre los entornos más fascinantes donde se encontraron estos virus se incluyen la atmósfera, aguas termales y respiraderos hidrotermales. Estos ambientes extremos albergan una notable diversidad viral, mostrando la resiliencia de estos organismos. “El hecho de que los entornos extremos alberguen tantos tipos de virus no es más que otro ejemplo de su extraordinaria diversidad y tenacidad para vivir en los entornos más hostiles”, añade Holmes.
Inteligencia artificial al servicio de la ciencia
El equipo de científicos desarrolló un algoritmo de aprendizaje profundo llamado LucaProt, capaz de procesar grandes volúmenes de secuencias genéticas. Esta herramienta fue diseñada específicamente para analizar los genomas de virus de hasta 47,250 nucleótidos, permitiendo identificar rápidamente nuevos virus que previamente habían pasado desapercibidos. Muchos de estos virus ya figuraban en bases de datos públicas, pero su gran divergencia genética había impedido su identificación.
“La inmensa mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y figuraban en bases de datos públicas, pero eran tan divergentes que nadie sabía lo que eran”, explica Holmes. Gracias al modelo basado en IA, ahora es posible analizar la complejidad genética de estos virus, algo que habría tomado años utilizando métodos tradicionales.
Mang Shi, coautor del estudio y director institucional de la Universidad Sun Yat-sen, subraya la relevancia del avance: “Ahora disponemos de un modelo basado en inteligencia artificial mucho más eficaz, que ofrece una sensibilidad y especificidad excepcionales y, al mismo tiempo, nos permite profundizar mucho más en la diversidad vírica”.
Este descubrimiento es solo el comienzo, ya que los investigadores planean seguir aplicando este modelo a la identificación de otros microorganismos, como bacterias y parásitos.
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