Pe măsură ce lumea se confruntă cu noi provocări pandemice, o întrebare esențială capătă tot mai multă importanță: Cum vor evolua virusurile? Cu ajutorul inteligenței artificiale, oamenii de știință fac progrese semnificative în anticiparea modului în care virusurile ar putea evolua. Deși încă nu putem prezice complet viitorul acestor agenți patogeni, tehnologiile bazate pe IA promit să revoluționeze acest domeniu.
Virusurile, în special cele ARN, cum este SARS-CoV-2, evoluează constant prin acumularea de mutații. Unele dintre aceste mutații le conferă un avantaj, permițându-le să evite sistemul imunitar și să se răspândească rapid. În teorie, anticiparea acestor schimbări ar putea permite cercetătorilor să creeze vaccinuri și tratamente antivirale mai eficiente înainte ca variantele periculoase să apară.
Astăzi, mai multe echipe de cercetare folosesc IA pentru a analiza evoluția virală. Modele avansate pot identifica mutațiile care sunt cel mai probabil să devină dominante pe termen scurt, dar previziunea pe termen lung a combinărilor de mutații rămâne o provocare.
Noile instrumente AI
Până acum, cercetătorii se bazau pe experimente de laborator, pentru a identifica variantele virale cu proprietăți îmbunătățite, însă aceste metode erau costisitoare și consumatoare de timp. Apariția instrumentelor de predicție a structurii proteice, precum AlphaFold de la DeepMind și ESM-2 de la Meta, a adus un nou val de inovație. Aceste tehnologii au revoluționat capacitatea de a anticipa modul în care mutațiile afectează structura virală.
Un exemplu concret este modelul EVEscape, dezvoltat la Harvard Medical School. Acesta a creat 83 de variante posibile ale proteinei spike a SARS-CoV-2, permițând testarea eficacității viitoarelor vaccinuri împotriva acestor variante. Acest lucru deschide calea pentru dezvoltarea de soluții proactive în loc de reacții târzii.
La Universitatea din Tokyo, echipa lui Jumpei Ito a dezvoltat CoVFit, un model capabil să prezică capacitatea de răspândire a variantelor SARS-CoV-2. CoVFit a fost antrenat pe mii de secvențe ale proteinei spike și a reușit să prevadă evoluția unor variante care au devenit dominante în 2023 și 2024, inclusiv varianta JN.1. Aceasta capacitate de predicție oferă autorităților sanitare un avantaj strategic în gestionarea viitoarelor crize.
Deși IA a adus progrese remarcabile, precizia predicțiilor depinde de cantitatea și calitatea datelor disponibile. Creșterea colectării și partajării datelor genetice ale virusurilor la nivel global este vitală. Un astfel de efort ar putea transforma capacitatea de a preveni pandemii viitoare, oferind o barieră eficientă împotriva noilor amenințări virale.
