De acuerdo con la información recogida por la Organización Mundial de la Salud (OMS) una zoonosis “es una enfermedad infecciosa que ha pasado de un animal a humanos”. Los patógenos zoonóticos pueden ser bacterias, virus, parásitos o agentes no convencionales y propagarse a los humanos por contacto directo o a través de los alimentos, el agua o el medio ambiente. Representan un importante problema de salud pública en todo el mundo debido a nuestra estrecha relación con los animales en el medio agrícola, la vida cotidiana (animales de compañía) y el entorno natural.
Las zoonosis representan un gran porcentaje de todas las enfermedades infecciosas recientemente identificadas, así como de muchas de las ya existentes. Algunas enfermedades, como la provocada por el VIH, comienzan como una zoonosis pero más tarde mutan en cepas exclusivas de los humanos. Otras zoonosis pueden causar brotes recurrentes de enfermedades, como la enfermedad por el virus del Ébola y la salmonelosis. Otras, como es el caso del SARS-CoV-2, tienen el potencial de causar pandemias como la que llevamos viviendo desde hace más de dos años.
La identificación temprana de aquellos virus o bacterias que tienen el potencial de causar serios problemas de salud pública se erige en la actualidad como una imperiosa necesidad. Más si tenemos en cuenta la realidad ecológica que nos rodea. Tal y como informan desde WWF el 70% de las enfermedades humanas tienen origen zoonótico. Los virus y las bacterias conviven con nosotros desde siempre. Lo hacen en hábitats conservados con gran diversidad de especies que se relacionan en un delicado equilibrio que el ser humano, en cada vez un mayor número de ocasiones, altera o destruye. Hecho que se traduce en un debilitamiento de estos ecosistemas naturales lo que facilita la propagación de patógenos.
Determinar qué virus animales pueden ser capaces de infectar a los humanos es actualmente imposible en el momento de su descubrimiento, lo que impide la priorización de virus de alto riesgo para la investigación temprana y la preparación ante futuros brotes y epidemias. Partiendo de este punto la revista PLOS Biologypublica un estudio centrado en cómo el aprendizaje automático (tipo de inteligencia artificial) podría ser capaz de predecir la probabilidad con la que pueden sucederse las zoonosis a partir de la creciente información genómica de los virus.
"A medida que se caractericen más virus, más efectivos serán nuestros modelos de aprendizaje automático para identificar los virus raros que deben ser monitoreados de cerca y priorizados para el desarrollo preventivo de vacunas"
Para el desarrollo del modelo los responsables de la investigación reunieron un conjunto de datos relativos a 861 especies de virus pertenecientes a 36 familias. “Dado el uso cada vez mayor de la genómica en el descubrimiento de virus y el escaso conocimiento de la biología de los virus recién descubiertos, desarrollamos modelos de aprendizaje automático que identifican las zoonosis candidatas únicamente utilizando firmas del rango de huéspedes codificadas en genomas virales”, exponen los autores.
En base a estos modelos asignaron una probabilidad de infección en seres humanos atendiendo a los patrones observados en los genomas de los virus. Una vez realizado este proceso se aplicó el modelo de mejor rendimiento para predecir patrones con potencial de convertirse en zoonosis en otros virus muestreados procedentes de una gran variedad de especies animales.
"Una secuencia genómica es típicamente la primera y, a menudo, la única información que tenemos sobre virus recién descubiertos, y cuanta más información podamos extraer de ella, antes podremos identificar los orígenes del virus y el riesgo zoonótico que puede representar"
“Los análisis de los fundamentos de las predicciones del modelo sugirieron la existencia de características generalizables de los genomas virales que son independientes de las relaciones taxonómicas de los virus y que pueden adaptarse previamente a los virus para infectar a los humanos”, señalan los autores.
“Aunque nuestro análisis no fue diseñado para identificar de manera concluyente los mecanismos biológicos subyacentes a los predictores genómicos de la infección humana, pudimos explorar patrones emergentes relacionados con cómo las características específicas de la composición del genoma y los grupos de características se relacionan con la infectividad humana”, añaden. Un trabajo que les ha permitido desarrollar modelos de aprendizaje automático con capacidad para identificar posibles zoonosis mediante la utilización de genomas virales.
El principal problema que plantean estos modelos de aprendizaje automático es que son únicamente un primer paso en el arduo trabajo para identificar virus zoonóticos con potencial para infectar a los seres humanos. Los virus identificados a través de esta herramienta deberán ser posteriormente analizados en laboratorio para determinar si realmente implican un potencial riesgo de zoonosis.
““Estos hallazgos agregan una pieza crucial a la ya sorprendente cantidad de información que podemos extraer de la secuencia genética de los virus usando técnicas de inteligencia artificial”, explica Simon Babayan, investigador de la Universidad de Glasgow (Reino Unido).
“Una secuencia genómica es típicamente la primera y, a menudo, la única información que tenemos sobre virus recién descubiertos, y cuanta más información podamos extraer de ella, antes podremos identificar los orígenes del virus y el riesgo zoonótico que puede representar. A medida que se caractericen más virus, más efectivos serán nuestros modelos de aprendizaje automático para identificar los virus raros que deben ser monitoreados de cerca y priorizados para el desarrollo preventivo de vacunas”, concluye.