Inteligência artificial descobre 6.000 novas espécies de vírus

Extrair amostras de diferentes ambientes e tentar sequenciar seu DNA em comparação com o material genético de outros vírus ou bactérias é a maneira mais eficaz de identificar novas espécies de vírus.

É um processo complexo que, no entanto, graças à Inteligência artificial (IA), tornou a identificação de microrganismos muito mais eficaz, de acordo com um novo estudo apresentado em uma reunião do Departamento de Energia dos EUA (DOE).

6.000 novas espécies

Graças a essa nova técnica na qual o aprendizado de máquina foi usado, eles foram descobertos assim 6.000 espécies de vírus anteriormente desconhecidas em compostagem do zoológico de São Paulo.

Esse tipo de procedimento, aprendizado de máquina, consiste em treinar um algoritmo de inteligência artificial, para que ele aprenda a ser cada vez mais eficaz em uma tarefa. Para fazer isso, Simon Roux, do Joint Genome Institute, em Walnut Creek (Califórnia), treinou o algoritmo com duas entradas de dados: uma continha 305 seqüências do genoma de Inoviridae (família de vírus que infectam bactérias) e a outra, cerca de 2.000 sequências de outros microorganismos.

Em um estudo separado, Deyvid Amgarten, uma bioinformática da Universidade de São Paulo no Brasil, implementou o aprendizado de máquina para encontrar vírus em pilhas de composto no zoológico da cidade. Ele programou seu algoritmo para procurar algumas características distintivas dos genomas de vírus, como densidade de genes em cadeias de DNA de um determinado comprimento. Após o treinamento, o computador recuperou vários genomas que parecem novos, diz Amgarten, que apresentou seus resultados na reunião da JGI. O passo final será aprender quais proteínas esses vírus produzem e ver se algum deles acelera a taxa na qual a matéria orgânica se decompõe, a fim de melhorar a eficiência da compostagem.
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