O modelo de linguagem de GenSLMs, da NVIDIA, foi capaz de usar dados do vírus SARS-CoV-2 para prever mutações. A tecnologia foi treinada com a sequência genômica inicial e, usando computação de alto desempenho e IA, gerou subvariantes, duas delas correspondendo às variantes Eris e Pirola, que prevaleceram no mundo neste ano.

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Modelo de linguagem e IA da NVIDIA

  • O GenSLMs é um modelo alimentado com dados genômicos de vírus e uma de suas características fundamentais é que pode interpretar longas sequências de nucleotídeos (subunidades que formam o DNA e o RNA) assim como um modelo de IA normal leria uma frase.
  • Isso permite que ele entenda a relação do vírus que provoca a Covid-19 com suas possíveis variações, o que gerou as previsões das variantes.
  • Entre as sequências de possíveis variantes geradas pela IA, duas já foram vistas na vida real: a Eris e a Pirola.
  • Também vale destacar que a IA foi treinada com dados de 2020, quando as variantes ainda não tinham aparecido, comprovando a eficácia do modelo em prever as mutações.
  • O pesquisador principal do projeto, Arvind Ramanathan, afirmou em nota como o modelo é “extremamente ingênuo, sem qualquer informação específica ou restrições sobre a aparência de uma nova variante do COVID”. Ou seja, ela surgiu com aquela variação por conta própria.
Coronavírus Covid
(Imagem: Fusion Medical Animation/Unsplash)

Demonstração

Além de gerar as variações, o modelo de linguagem da NVIDIA também pode classificar as sequências do genoma do coronavírus distinguindo entre as variantes identificadas.

Uma demonstração acontecerá em novembro no NGC, o centro de software acelerado da NVIDIA, e permitirá que usuários explorem visualizações da análise do GenSLMs, incluindo a da Covid. Eles poderão escolher entre oito variantes para entender como a IA rastreia mutações, indicando quais componentes permanecerão e quais mudarão em uma mutação.

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Como IA pode ajudar no combate à Covid-19

Segundo Ramanathan, a IA ajuda a compreender como o vírus da Covid-19 evolui, o que auxilia na compreensão de como uma cepa específica pode escapar do sistema imunológico ou até das vacinas. Isso pode permitir que sistemas de saúde e fabricantes dos imunizantes se preparem.

Compreender como as diferentes partes do genoma estão co-evoluindo nos dá pistas sobre como o vírus pode desenvolver novas vulnerabilidades ou novas formas de resistência.

Arvind Ramanathan