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“No se puede trabajar con tantos virus”, explicó Emmie de Wit, una viróloga de Rocky Mountain Laboratories, Montana, que supervisa las investigaciones relacionadas con nuevos coronavirus, el virus de la influenza y otros virus. “Por nuestra parte, en verdad tendríamos que limitar el alcance de nuestro trabajo”.

Mollentze reconoció que él y sus colegas tienen que encontrar alguna manera de identificar los peores virus que afectan a los animales. “Esto es solo el comienzo”, aseveró.

Para continuar con su estudio inicial, Mollentze está trabajando con Carlson y sus colegas con el fin de fusionar la información acerca de los genes de los virus con los datos relacionados a la biología y ecología de sus huéspedes. Con este método, los investigadores están obteniendo algunos resultados prometedores, como el llamativo ejemplo de la viruela del ratón. Otros tipos de datos pueden hacer que las predicciones sean aún mejores. Una de las características más importantes de un virus, por ejemplo, es el recubrimiento de moléculas de azúcar en su superficie. Diferentes virus terminan con diferentes patrones de moléculas de azúcar, y esa disposición puede tener un gran impacto en su éxito. Algunos virus pueden usar este glaseado molecular para esconderse del sistema inmunológico de su huésped. En otros casos, el virus puede usar sus moléculas de azúcar para adherirse a nuevas células y desencadenar una nueva infección.

Este mes, Carlson y sus colegas publicaron un comentario en línea afirmando que el aprendizaje automático puede obtener muchos conocimientos de la capa de azúcar de los virus y sus anfitriones. Los científicos ya han recopilado mucho de ese conocimiento, pero aún no se ha puesto en una forma de la que las computadoras puedan aprender.

“Mi intuición es que sabemos mucho más de lo que pensamos”, dijo Carlson.

De Wit mencionó que, algún día, los modelos de aprendizaje automático podrían llevar a virólogos como ella a estudiar algunos de los virus que afectan a los animales.

“Es definitivo que con esto se obtendrá un gran beneficio”, afirmó.

Pero también señaló que, hasta ahora, los modelos se han enfocado principalmente en la capacidad del patógeno de infectar las células humanas. Antes de ocasionar una nueva enfermedad en el ser humano, un virus también tiene que pasar de una persona a otra y provocar síntomas graves en el trayecto. De Wit está esperando que haya una nueva generación de modelos de aprendizaje automático que también puedan hacer esas predicciones.

“Lo que en verdad queremos saber no es necesariamente qué virus pueden infectar a los seres humanos, sino cuáles pueden ocasionar un brote”, dijo De Wit. “Así que, en realidad, ese es el siguiente paso que tenemos que dar”.

Carl Zimmer es el autor de la columna Matter. Ha publicado 14 libros, entre ellos Life’s Edge: The Search For What It Means To Be Alive. @carlzimmer





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