Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático impulsado por IA para predecir más de 20 mil incógnitas
Los científicos ya sabían que miles de virus infectanmamíferos, mientras que, según las últimas estimaciones, hasta la fecha se ha descubierto menos del 1% de la diversidad viral de mamíferos. Algunos de estos virus, como los virus de la inmunodeficiencia humana y los virus de la inmunodeficiencia felina, tienen un rango de hospedadores muy estrecho, mientras que otros, como los virus de la rabia y del Nilo Occidental, tienen un rango de hospedadores muy amplio.
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“El hábitat es un indicador importante desi el virus es zoonótico y, por tanto, es un peligro para los seres humanos. Más recientemente, se descubrió que el SARS-CoV-2 tiene una gama relativamente amplia de huéspedes, y esto ha contribuido a su propagación entre los humanos. Sin embargo, nuestro conocimiento del hábitat de la mayoría de los virus sigue siendo limitado ”, señalan los investigadores.
Para cerrar esta brecha, los investigadores desarrollaron un nuevo sistema de aprendizaje automático para predecir asociaciones desconocidas entre virus y especies de mamíferos susceptibles.
Sus resultados indican queHay cinco veces más asociaciones entre los virus zoonóticos conocidos y los mamíferos silvestres y semi-domésticos de lo que se pensaba anteriormente. En particular, los murciélagos y roedores, que se han relacionado con brotes recientes de nuevos virus como coronavirus y hantavirus, se han asociado con un mayor riesgo de contraer virus zoonóticos.
El modelo también predice un aumento de cinco veces en las asociaciones entre mamíferos salvajes y semi-domésticos y virus de especies domésticas económicamente importantes.
"A medida que los virus continúan avanzandomundo, nuestro modelo brinda la oportunidad de evaluar posibles anfitriones con los que aún no se han reunido. Tal previsión puede ayudar a identificar y mitigar los riesgos de enfermedades animales que pueden propagarse a la población humana ”, agregaron los investigadores.
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