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Covid-19: la inteligencia artificial puede ayudar a predecir las próximas variantes

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Los científicos han desarrollado una nueva inteligencia artificial diseñada para encontrar patrones entre las mutaciones de Covid-19. Para ello, el modelo computacional (denominado PyR 0) analizó cómo surgieron y propagaron diferentes cepas virales entre diciembre de 2019 y enero de 2022.

A partir de estos datos, la inteligencia artificial aprendió a identificar las combinaciones de mutaciones y el tiempo requerido para que las variantes, como Delta u Omicron, se vuelvan predominantes. La idea es que la novedad podría brindar una alerta temprana sobre qué cepas son potencialmente peligrosas y permitir que las autoridades planifiquen con anticipación.

Para darle una idea, PyR pudo predecir correctamente que la subvariante BA.2 de Omicron se propagaría rápidamente (en ese momento todavía era una rareza entre los casos). El modelo también encontró que numerosas mutaciones en la proteína del pico no necesariamente hacían que una cepa fuera más adecuada evolutivamente.

«No necesariamente podemos decir lo que sucederá a continuación en términos de mutaciones. Podemos decir qué cepas tienen más probabilidades de aumentar en frecuencia», dice el coautor del estudio, Jacob Lemieux, investigador del Instituto Broad del Instituto de Massachusetts de Tecnología.

La inteligencia artificial puede ayudar a prepararse para las próximas variantes de covid-19 (Imagen: photocreo/Envato)

«Estamos modelando cómo las diferentes combinaciones de mutaciones en diferentes cepas afectan la tasa de crecimiento de las variantes virales individuales en la población y cómo cada nueva cepa tiene una constelación de mutaciones, algunas de las cuales se han visto antes en otras cepas».

En la práctica, los investigadores han desarrollado un lenguaje de programación y un marco de software que utiliza el aprendizaje automático para modelar probabilidades y aplicarlas a grandes conjuntos de datos. Sin embargo, el propio coautor reconoce que es “un verdadero desafío computacional implementar este modelo y ajustarlo”.

La idea ahora es mejorar el modelo de inteligencia artificial. «Las cepas exitosas son impulsadas por una pequeña cantidad de mutaciones, y las otras son solo una especie de viaje. Un desafío relacionado es tratar de estudiar la interacción genética o estadística entre las mutaciones. Estamos aprendiendo que la secuenciación del genoma de los virus emergentes es parte de la respuesta al brote. Estamos viendo mucha secuenciación del genoma, por ejemplo, con el brote de viruela del simio que está pasando ahora”, concluye el científico.

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Fuente: Ciencia a través de Scientific American

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Tommy Banks
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