Los científicos del Instituto Broad del MIT y Harvard y la Facultad de Medicina de la Universidad de Massachusetts han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que puede analizar millones de genomas de SARS-CoV-2, el virus que causa coronavirus, y predecir qué variantes virales probablemente dominarán y causarán aumentos repentinos en los casos de Covid-19.
En concreto, el modelo, llamado PyR 0, podría ayudar a los investigadores a identificar qué partes del genoma viral tendrán menos probabilidades de mutar.
Los investigadores han probado el modelo de aprendizaje automático en seis millones de genomas de SARS-CoV-2 y han mostrado cómo la herramienta también puede estimar el efecto de las mutaciones genéticas en la aptitud del virus, su capacidad para multiplicarse y si se extiende a través de una población.
Cuando el equipo probó el modelo en datos genómicos virales el pasado mes de enero, predijo el aumento de la variante BA.2, que se volvió dominante en muchos países en marzo. PyR 0 también identificó la variante alfa (B.1.1.7 ) a finales de noviembre de 2020, un mes antes de que la Organización Mundial de la Salud (OMS) la catalogara como “variante preocupante”.
El nuevo modelo puede analizar millones de genomas, todos los datos de SARS-CoV-2 disponibles públicamente, en aproximadamente una hora
El modelo se basa en un modelo de aprendizaje automático llamado ‘Pyro’, que fue desarrollado originalmente por un equipo de Uber AI Labs.
“Este tipo de enfoque basado en el aprendizaje automático que analiza todos los datos y los combina en una sola predicción es extremadamente valioso. Nos da una ventaja para identificar lo que está surgiendo y lo que podría ser una amenaza potencial”, han señalado los investigadores.
PUEDE ANALIZAR MILLONES DE GENOMAS
Investigadores de todo el mundo han estado trabajando para predecir la aptitud de diferentes variantes virales del coronavirus desde el comienzo de la pandemia. Sin embargo, los modelos anteriores no podían comparar todas las variantes simultáneamente.
Por el contrario, PyR 0 puede analizar millones de genomas, todos los datos de SARS-CoV-2 disponibles públicamente, en aproximadamente una hora. Lo hace agrupando secuencias similares y luego definiendo "grupos" de genomas por la constelación de mutaciones que comparten. Al centrarse en las mutaciones, que pueden aparecer en múltiples variantes, PyR 0 tiene más poder estadístico que los modelos que se centran en las variantes virales.
Además, el modelo determina qué mutaciones se están volviendo más comunes y estima el tiempo que cada mutación puede causar que el virus se propague. También estima el aumento del número de casos de diferentes variantes en función de su composición genética. Asimismo, ofrece información biológica sobre cómo se propaga y se desarrolla la Covid-19.
“La ventaja de este tipo de análisis es que analiza todo el genoma de manera holística y puede señalar mutaciones o variantes que están recibiendo menos atención en el laboratorio”, han detallado.