Algoritmo para prever pandemias? Entenda

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Algoritmo para prever pandemias

É possível um algoritmo para prever pandemias? A resposta é sim e não está muito longe de ser concluída. Continue a leitura para saber mais.

O Machine Learnig pode ajudar a identificar os vírus com maior probabilidade de pular de animais para humanos e prever futuras pandemias.

A grande maioria das pandemias ocorrem em doenças de origem animal que pulam para os humanos devido ao fenômeno de Transbordamento Zoonótico (Clique aqui para entender mais sobre esse fenômeno).

Sabendo disso, o biólogo Colin Carlson, da Universidade de Georgetown, Washington DC (EUA), criou a FluLeap. Trata-se de é uma ferramenta de Machine Learning que utiliza dados de sequências genéticas para classificar se o vírus infectam aves ou pessoas.

Tudo mudou em fevereiro de 2021, quando sete russos se infectaram com a gripe aviária H5N8. No entanto, esse subtipo nunca tinha infectado pessoas, somente as aves até o momento.

A partir daí, surgiu a oportunidade para validar a ferramenta com o vírus H5N8. O FluLeap foi treinado com um grande número de genomas da gripe, incluindo o próprio HN58, para identificar as diferenças entre as doenças que infectam aves com as que infectam pessoas.

A grande surpresa foi que a ferramenta ao invés de reiterar que infectava somente animais, o que de fato ocorria até então, confirmou com 99,7% de confiança que este subtipo do vírus H5N8 é capaz de infectar humanos.

Isso significa que o FluLeap aprendeu as diferenças com os dados e conseguiu identificar alguma assinatura biológica da doença que possibilita esta compatibilidade em infectar pessoas.

Futuro da IA para prever pandemias

Quando um vírus é descoberto, muitas vezes pouco se sabe sobre ele além de sua sequência genética. Um algorítimo que seja capaz de prever a sua compatibilidade para infectar humanos será um divisor de águas.

Contudo, para progredir, o processo de validação desses modelos é crucial. Por exemplo, vários estudos tentaram prever quais espécies hospedam vírus zoonóticos, com resultados mistos, mas houve pouca comparação sistemática, tornando difícil saber quais abordagens funcionam.

Qualquer algoritmo de inteligência artificial (IA) é fundamentalmente limitado pelos dados que é alimentado. Todavia pouquíssimos vírus de infectam animais estão sequenciados atualmente. Para se ter ideia, somente 1% dos que infectam mamíferos estao em bancos de dados.

Portanto, é necessário expandir nosso conhecimento sobre a diversidade viral com os sequenciamentos genéticos. A partir de um robusto banco de dados, somados com a validação dos modelos de IA, será possível gerenciar futuras ameaças pandêmicas.

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