El marco combina técnicas de reducción de dimensiones y un nuevo algoritmo de agrupamiento explicable llamado CLASSIX, desarrollado por matemáticos de la Universidad de Manchester. Esto permite una rápida identificación de grupos de genomas virales que pueden suponer un riesgo en el futuro debido a grandes volúmenes de datos.
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El estudio, presentado en la revista PNAS, podría respaldar los métodos tradicionales de seguimiento de la evolución viral, como el análisis filogenético, que actualmente requiere una curación manual exhaustiva.
Los matemáticos utilizan la IA para identificar el COVID-19 emergenteariants @AdmisionesUoM @PNASNoticias https://t.co/qYhhE7wRjZ
—Médico Xpress (@medical_xpress) Marzo 11, 2024
Roberto Cahuantzi, Investigador de la Universidad de Manchester y primer autor correspondiente del artículo, dijo: “Desde la aparición de Covid-19, hemos visto múltiples oleadas de nuevos virus.ariants, mayor transmisibilidad, evasión de respuestas inmunes y mayor gravedad de la enfermedad”.
Como muchos otros virus de ARN, COVID-19 Tiene una alta tasa de mutación y curto período de tiempo entre generaciones, lo que significa que evoluciona extremadamente rápido. Esto significa que identificar nuevas cepas que probablemente resulten problemáticas en el futuro requiere un esfuerzo considerable.
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Actualmente, hay casi 16 millones de secuencias disponibles en la base de datos GISAID (Global Initiative on Sharing All Influenza Data), que brinda acceso a datos genómicos sobre los virus de la influenza.
Actualmente, el mapeo de la evolución y la historia de todos los genomas de Covid-19 a partir de estos datos se realiza utilizando grandes cantidades de tiempo humano y computacional.
El método descrito permite la automatización de dichas tareas. Los investigadores procesaron 5,7 millones de secuencias de alta cobertura en sólo uno o dos días en una computadora portátil moderna estándar; Esto no sería posible con los métodos existentes, lo que dejaría la identificación de cepas patógenas de interés en manos de más investigadores debido a la reducción de las necesidades de recursos.
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El método propuesto funciona dividiendo las secuencias genéticas del virus covid-19 en “palabras” más pequeñas (llamadas 3-mers) representadas como números, y contándolas. Luego agrupa secuencias similares según sus patrones de palabras utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Stefan Güttel, profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad de Manchester, dijo: "El algoritmo de agrupamiento CLASSIX que desarrollamos es mucho menos exigente desde el punto de vista computacional que los métodos tradicionales y es completamente explicable, lo que significa que proporciona explicaciones textuales y visuales de los grupos calculados".
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