La inteligencia artificial podría ser una herramienta valiosa para detectar enfermedades emergentes de forma más temprana, sostienen investigadores de cinco universidades e institutos de investigación europeos en The Lancet Infectious Diseases.
Cómo identificar el próximo virus peligroso antes de que se propague entre las personas es la pregunta central de un nuevo comentario en The Lancet Infectious Diseases. En él, investigadores analizan cómo la IA, combinada con el enfoque Una Sola Salud , puede contribuir a mejorar la predicción y la vigilancia.
«La inteligencia artificial no puede por sí sola prevenir pandemias, pero la tecnología puede ser un poderoso complemento al conocimiento y los métodos que ya utilizamos. Cuanto mejor integremos datos de humanos, animales y el medio ambiente, mejor preparados estaremos», afirma el profesor Frank Møller Aarestrup, del Instituto Nacional de Alimentación de la DTU (Dinamarca), uno de los autores del comentario en la prestigiosa revista médica.
Fue coautora de la profesora Marion Koopmans, del Centro Médico Erasmus de los Países Bajos. Koopmans advierte que, una vez que una enfermedad empieza a propagarse, es muy difícil controlarla.
“Las intervenciones necesarias son drásticas, como vimos durante la COVID-19. Por eso es crucial detectar nuevos patógenos antes de que se afiancen”, afirma Marion Koopmans, señalando que una vez establecidas, las nuevas enfermedades pueden convertirse en desafíos persistentes, como también ha demostrado la COVID-19.
El equipo de autores, que también incluye expertos de la Universidad Eötvös Loránd (ELTE) en Hungría, la Universidad de Bolonia en Italia y la Agencia de Sanidad Animal y Vegetal del Reino Unido, habla desde su experiencia como colaboradores durante años, centrándose en los enfoques de Una Sola Salud para la preparación ante enfermedades emergentes en el consorcio VEO, una iniciativa de investigación europea que desarrolla herramientas basadas en datos para detectar y rastrear enfermedades infecciosas emergentes.
Las pandemias a menudo se originan en animales
Los brotes de enfermedades como el SARS-CoV-2, la gripe aviar y el virus de la inmunodeficiencia humana (MPOX) demuestran la dificultad de controlar nuevas epidemias potenciales. Muchos patógenos se originan en animales, pero es impredecible cuándo y dónde se propagarán a los humanos. Los autores del Comentario destacan cómo el cambio climático, la producción animal intensiva y la invasión humana de hábitats naturales aumentan el riesgo de los llamados eventos de contagio: situaciones en las que los patógenos pasan de los animales a los humanos y, en el peor de los casos, se convierten en epidemias. Los contagios se han comparado con chispas: la mayoría se extinguen, pero algunos encienden incendios que se propagan sin control. Ser capaz de detectar estos contagios lo antes posible es un desafío que el equipo ha estado estudiando utilizando enfoques de big data.
La IA puede revelar patrones en conjuntos de datos complejos
La inteligencia artificial puede ayudar a analizar estos conjuntos de datos de diversas fuentes, como el clima, el uso del suelo, la producción animal, el transporte, los movimientos de población y la socioeconomía. Al combinar estos conjuntos de datos, la IA puede revelar patrones que de otro modo serían difíciles de discernir.
La IA puede ayudarnos a identificar en qué lugares del mundo se debe intensificar la vigilancia, tanto geográficamente como en especies animales específicas, en aguas residuales o en humanos. De esta manera, podemos priorizar los esfuerzos donde los riesgos son mayores, los llamados puntos críticos, afirma Frank Møller Aarestrup.
Señales genéticas como alerta temprana
Una vez predichos estos puntos críticos, se puede incorporar la secuenciación metagenómica como un enfoque general para la detección de patógenos, tanto conocidos como nuevos. La secuenciación metagenómica consiste en el análisis de material genético en muestras de aguas residuales, aire, alimentos o el medio ambiente. Se utiliza cada vez más para comprender mejor una amplia diversidad de microorganismos conocidos y desconocidos. Muchos de los fragmentos genéticos identificados aún no están caracterizados.
Al secuenciar una muestra, podemos encontrar millones de fragmentos genéticos. La mayoría se asemeja a algo familiar e inofensivo, pero nos quedan miles de incógnitas. En este caso, la IA puede ayudar a detectar patrones y señalar lo que podría ser peligroso, explica Frank Møller Aarestrup.
Una vez que se aclara la existencia de un patógeno potencial, pueden surgir preguntas sobre su peligrosidad. El potencial de los virus animales para infectar a los humanos, propagarse y causar enfermedades está, en parte, arraigado en el código genético. Las herramientas basadas en IA pueden utilizarse para predecir cómo las mutaciones podrían alterar las propiedades virales.
Observamos grandes avances en este ámbito. Los modelos proteicos basados en IA pueden proporcionar una indicación de cómo una mutación afecta la estructura de los virus y cómo esto puede traducirse en riesgo de propagación o riesgo de enfermedad grave. Si bien ahora supone un desafío, vemos un gran potencial en el uso de la IA para acelerar la evaluación de riesgos, afirma Marion Koopmans.
La IA como cocientífica: oportunidades y limitaciones
El comentario también describe los primeros prototipos de los llamados “cocientíficos” de IA, capaces de llevar a cabo un ciclo de investigación completo, desde la generación de hipótesis y la revisión de la literatura hasta el análisis de datos y la elaboración de informes.
“Preveo que la IA se convertirá en una competencia reconocida en la mesa, al mismo nivel que la de diferentes tipos de investigadores. La IA puede ofrecer análisis o sugerencias que nosotros, como científicos, podemos evaluar. De esta manera, la tecnología se convierte en un complemento que puede fortalecer nuestros procesos de toma de decisiones”, afirma Frank Møller Aarestrup.
Esto también implica que debemos aprender cuál será nuestro futuro rol como docentes y supervisores. ¿Cómo nos aseguramos de que las nuevas formas de trabajar proporcionen resultados fiables? ¿Seremos capaces de reconocer errores con los avances en los modelos de IA? También necesitamos volver a las aulas. Es realmente emocionante», afirma Marion Koopmans.
Los autores concluyen que la inteligencia artificial ofrece interesantes posibilidades para mejorar la preparación ante pandemias. Aun así, debe considerarse un complemento, no un sustituto, de los enfoques clásicos de vigilancia e investigación ya en uso.
DTU News. Traducido al español
