- Um estudo recente demonstra que os métodos de aprendizado de máquina podem determinar o risco de um salto viral ou “transbordamento” de animais para humanos usando genomas virais.
- Os modelos de pesquisa previram que vírus primatas não humanos geneticamente semelhantes tinham um risco aumentado de transmissão humana, o que não acontecia com outros grupos de animais.
- Os cientistas precisarão realizar mais pesquisas para confirmar que os vírus que os modelos de previsão identificaram representam um alto risco de transmissão de animal para humano.
As doenças zoonóticas, ou zoonoses, ocorrem devido a vírus, bactérias, parasitas ou fungos que se propagam entre animais e pessoas.
Aproximadamente
A Dra. Barbara A. Han, Ph.D., ecologista de doenças do Cary Institute of Ecosystem Studies, explicou em um podcast, uma “doença zoonótica é apenas uma infecção que se origina em um animal […], causada por um parasita ou patógeno que fica perfeitamente feliz em viver nesta espécie selvagem. ”
O Dr. Han elaborou: “Ocasionalmente, esse patógeno ou parasita transborda para um ser humano e, 99% das vezes, é onde termina – essa pessoa pode ficar doente, mas é um hospedeiro sem saída, então não vá mais longe. Alguns deles podem ser transmitidos de uma pessoa para outra, de modo que a transmissão secundária é realmente crítica para algo que tem potencial para se tornar uma pandemia ”.
Portanto, é fundamental melhorar a comunicação, coordenação e colaboração globais entre humanos, animais e especialistas ambientais para prevenir, detectar, investigar, priorizar e responder às doenças zoonóticas.
Essa comunicação fortalecida é vital para nos permitir criar um sistema de alerta precoce para prevenir ou mitigar a próxima pandemia.
Discernir a ameaça
Essa necessidade levou pesquisadores da Universidade de Glasgow, no Reino Unido, a formular uma nova abordagem. Eles usaram vírus e humanos
Seu último estudo foi publicado na revista PLOS BIOLOGY.
Aproximadamente 1,67 milhão de vírus animais não descritos causam infecções em mamíferos e pássaros, e os cientistas acreditam que até a metade pode se espalhar para os humanos.
O Dr. Nardus Molentze, co-autor do estudo e associado de pesquisa do Centro de Pesquisa de Vírus da Universidade de Glasgow, falou com Notícias Médicas Hoje:
“Nos últimos anos, o campo da descoberta de vírus fez avanços significativos, a ponto de vírus antes desconhecidos da ciência serem relatados regularmente. Mas isso nos leva a um desafio – ainda temos uma grande tarefa pela frente em termos de caracterizar a diversidade viral na natureza, e além da descoberta, para descobrir se esses vírus representam uma ameaça. ”
Ele acrescentou: “Em 2018, meus coautores mostraram que os genomas de vírus de RNA contêm sinal suficiente para métodos de aprendizado de máquina para identificar o amplo grupo de reservatórios – por exemplo, morcegos, roedores e primatas – nos quais eles circulam naturalmente”.
Em outras palavras, eles mostraram que, analisando apenas um genoma viral, seu modelo poderia identificar com que tipo de animal o vírus poderia causar infecção.
Dr. Molentze continuou: “Isso nos fez pensar se […] genomas de vírus também podem conter pistas sobre sua capacidade de [cause infections in] humanos especificamente quando têm a oportunidade. ”
Os pesquisadores coletaram uma sequência do genoma de 861 espécies de vírus de RNA e DNA de 36 famílias virais que podem infectar animais.
Para investigar, eles classificaram cada vírus de acordo com sua capacidade de causar infecção em humanos usando informações de três conjuntos de dados publicados.
Eles também observaram a semelhança de cada vírus com vírus que podem causar infecções em humanos e criaram modelos de aprendizado de máquina para prever se essas infecções poderiam ocorrer.
Os cientistas testaram vários modelos baseados em aprendizagem para identificar o modelo de melhor desempenho e usaram isso para classificar 758 espécies de vírus.
O modelo de aprendizado de máquina identificou corretamente 70,8% dos vírus humanos com alto ou muito alto potencial zoonótico.
Em um estudo de 645 vírus animais que não faziam parte dos dados de treinamento, os modelos previram aumento do risco de transmissão zoonótica de geneticamente semelhantes, ou
Um segundo experimento previu o potencial zoonótico de todas as espécies de coronavírus atualmente reconhecidas e os genomas humanos e animais de todos os coronavírus relacionados à síndrome respiratória aguda grave.
Dados acionáveis
O Dr. Molentze comentou sobre as descobertas: “Nosso trabalho mostra um caminho pelo qual as descobertas de vírus podem ser transformadas em informações acionáveis: a capacidade de identificar quais vírus recém-descobertos têm maior probabilidade de [cause infection in] humanos com uma precisão razoável nos permite concentrar esforços adicionais de caracterização nesses vírus. ”
Uma vez que o método de aprendizagem por computador requer apenas uma sequência de genoma, pode fornecer uma abordagem de baixo custo para vigilância de vírus baseada em evidências.
O Dr. Molentze acrescentou: “Nosso modelo está longe de ser perfeito – as previsões conterão tanto falsos positivos quanto falsos negativos, que só podem ser distinguidos por meio de uma caracterização adicional desses vírus no laboratório.”
O Dr. Molentze enfatizou a necessidade de estudos adicionais: “Se quisermos transformar as descobertas de vírus em uma verdadeira preparação para a pandemia, precisamos caracterizar os vírus recém-descobertos. […] Modelos […] poderia ajudar a priorizar vírus em vários estágios neste pipeline de caracterização, tornando sua implementação mais eficiente e viável, especialmente se também formos capazes de desenvolver métodos de previsão de outros aspectos do risco, como virulência e capacidade de transmissão. ”
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