Descubren Más De 6000 Nuevas Especies De Virus Gracias A La Inteligencia Artificial

in castellano •  10 months ago  (edited)


La identificación de nuevas especies de virus es una tarea muy compleja y peligrosa, que requiere mucha investigación y la extracción de información genética de diferentes organismos que viven en ambientes muy característicos, para compararla con el material genético de otros virus o bacterias.

Pero gracias a la tecnología actual, específicamente a la Inteligencia Artificial avanzada, podemos hoy en día simplificar estos procesos de identificación, que nos abren una ventana a nuevos mundos microscópicos.

Uno de los grandes retos de la comunidad científica encargada de identificar nuevos tipos de virus y bacterias, es la gran cantidad de estos seres microscópicos que hace vida en la tierra, según estimaciones la cantidad de virus existentes en el mundo supera a cualquier especie conocida hasta ahora.


virus-1812092_1280.jpg

Fuente


Muchos científicos opinan que estas bacterias no son consideradas como “seres vivos”, ya que no pueden vivir fuera de su víctima, y cultivarlos fuera de su entorno o huésped es casi imposible, debido a esto, es necesario extraer muestras de distintos ambientes para compararlas con otro material genético.

De esta manera, se logra identificar por medio del cotejo de la secuencia genética si se trata de una nueva especie o de una ya descubierta.

Para sortear este gran obstáculo, el biólogo Simon Roux, junto a un equipo de investigadores del Joint Genome Institute, vio en la inteligencia artificial una gran herramienta que con sus poderosos algoritmos de aprendizaje automático puede identificar los virus a una velocidad más rápida e impresionante que los métodos tradicionales.


bacteria-163711_1280.jpg

Fuente


Con este nuevo enfoque se pudo identificar más de 6000 tipos de virus, que podría significar un importante avance tanto para la salud humana como para las aplicaciones industriales.

El trabajo de Roux y su equipo consistió en entrenar las machine learning que usan el aprendizaje automático para identificar patrones entre una inmensa cantidad de datos.

En el estudio se usaron dos paquetes de datos, el primero contenía 305 secuencias del genoma “Inoviridae” (Inovirus), el cual es una familia de virus que atacan bacterias, y el otro, unas 2.000 secuencias de otros microorganismos.

El software inteligente pudo analizar conjuntos masivos de datos genéticos de los diferentes tipos de virus, encontrando más de 10000 tipos de virus “Inoviridae”, que luego se dividieron en especies respectivas.

Antes de este estudio la comunidad científica sólo había identificado 100 especies de inovirus, y ahora, con el uso de esta nueva tecnología se pudo encontrar casi 6,000 especies de virus desconocidas. Esto sugiere que la familia “Inoviridae” en realidad está conformada por varias familias.


seis-tipos-de-virus-en-el-fondo-blanco_1308-3293.jpg

Fuente


Al mismo tiempo fue presentado otro gran estudio que utiliza la inteligencia artificial y sus machine learning para aplicarlas a la virología. Deyvid Amgarten, de la Universidad de São Paulo en Brasil, utilizó un software entrenado para identificar virus en las pilas de compost de un zoológico en São Paulo.

Este estudio se llevó a cabo para determinar el papel que desempeñan las bacterias en los procesos de descomposición de la materia orgánica. Identificando las distintas proteínas que producen los virus, y así mejorar los medios para la producción de abono orgánico.

En el estudio el señor Amgarten se usó una aplicación desarrollada en 2017 por Jie Ren, que lleva el nombre de “VirFinder”; por medio de la cual el equipo de científicos busca determinar qué papel juegan los virus en las enfermedades que no son "virales". Ampliando el conocimiento sobre las proteínas que producen esos virus.


virus-1913183_1280.jpg

Fuente


Este nuevo enfoque ayuda a la comunidad científica a comprender aún más el funcionamiento de los virus, una tarea que hasta ahora necesitaba de mucho tiempo y esfuerzo. Con este descubrimiento tendremos más herramientas para revelar los misterios que nos aguardan en este mundo microscópico.

Fuentes: 1 - 2 - 3 - 4

Banner Steemit 4.jpg

Banner-Club.-01jpg.jpg

Encuéntrame en:

STEEMIT-ICONO-AZUL.png WORDPRESS-ICONO-AZUL.png WHALESHARE-ICONO-AZUL.png WEKU-ICONO-AZUL.png MIND-ICONO-AZUL.png

Authors get paid when people like you upvote their post.
If you enjoyed what you read here, create your account today and start earning FREE STEEM!