Antes mesmo de a Inteligência Artificial atingir habilidades inimagináveis — e antes até da pandemia de Covid-19 chegar em seu auge —, cientistas da Universidade de Montreal já desenvolviam um algoritmo capaz de prever interações entre mamíferos e vírus. A pesquisa queria justamente entender “pontos críticos” virais que precisariam ser monitorados.

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A pesquisa

Os cientistas criaram um modelo de IA que pudesse destacar esses “pontos críticos” virais, que detectariam prováveis infecções e antecipariam, por exemplo, pandemias globais.

O projeto surgiu porque, segundo o professor do Departamento de Ciências Biológicas e líder da iniciativa, Timothée Poisot, só conhecemos entre um e dois por cento das interações entre vírus e mamíferos. Para piorar, esses conhecimentos ficam concentrados a apenas algumas espécies.

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IA e o algoritmo

  • De acordo com a pesquisa publicada em 24 de abril na revista Patterns, os pesquisadores tentaram prever quais tipos de vírus podem infectar quais espécies de mamíferos.
  • Para isso, os cientistas usaram o CLOVER, um banco de dados aberto em que obtiveram descrição de 5.494 interações entre 829 vírus e 1.081 mamíferos (em sua maioria, animais selvagens).
  • Eles também usaram um conjunto de dados (HP3, EID2 e GHMPD2) mais antigo e com alguns nomes desatualizados, o que alongou o tempo necessário para o aprendizado de máquina.
  • Segundo Poisot, “a principal tarefa foi determinar o nível de confiança que tínhamos na capacidade de o modelo fazer previsões”.
  • Tendo isso finalmente estabelecido, os pesquisadores puderam se concentrar nos 20 vírus com maior potencial de infectar humanos.

Locais de risco

Após treinarem as máquinas, obterem confiança em suas capacidades e identificarem as espécies mais perigosas, o algoritmo, então, conseguiu prever os locais em que eles podem ser encontrados.

A bacia amazônica e a África Subsaariana foram identificadas como zonas de interesses. Na primeira, a interação entre vírus-hospedeiro é mais original e, portanto, mais provável de acontecer. Já na segunda, o algoritmo detectou novos potenciais hospedeiros para transportar vírus zoonóticos (que venham de animais).

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A imputação de rede mostrou uma associação hospedeiro-vírus na Amazônia.
Os mapas mostram a tendência de interações nos locais do globo (Foto: Poisot et al)

Agora, segundo Poisot, os cientistas sabem quais espécies devem monitorar, em quais locais e para quais tipos de vírus. Isso, porém, ainda é inicial e a pesquisa pode ser estendida para mais regiões do globo.

Com informações de Universidade de Montreal e New Atlas

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