El estudio, publicado este miércoles en la revista ‘Cell’, es el trabajo de descubrimiento de especies de virus más grande jamás publicado.

“Se nos ha ofrecido una ventana a una parte de la vida en la Tierra que de otro modo habría estado oculta, revelando una biodiversidad notable”, según Edwards Holmes, de la Escuela de Ciencias Médicas de la Facultad de Medicina y Salud de la Universidad de Sidney (Australia).

Holmes añade: "Se trata del mayor número de nuevas especies de virus descubiertas en un solo estudio, lo que amplía enormemente nuestro conocimiento sobre los virus que viven entre nosotros”.

"Encontrar tantos virus nuevos de una sola vez es asombroso y apenas es la punta del iceberg, lo que abre un mundo de descubrimientos. Hay millones más por descubrir y podemos aplicar este mismo enfoque para identificar bacterias y parásitos", subraya.

Los virus ARN usan ácido ribonucleico (ARN) como material genético o en su proceso de replicación requieren de ARN. Aunque se asocian comúnmente con enfermedades humanas, también se encuentran en entornos extremos en todo el mundo e incluso pueden desempeñar papeles clave en los ecosistemas globales.

El estudio los encontró viviendo en la atmósfera, en fuentes termales y en fuentes hidrotermales.

“El hecho de que los ambientes extremos alberguen tantos tipos de virus es solo otro ejemplo de su fenomenal diversidad y tenacidad para vivir en los entornos más hostiles, lo que potencialmente nos da pistas sobre cómo surgieron los virus y otras formas de vida elementales”, apunta Holmes.

METODOLOGÍA

Los investigadores construyeron un algoritmo de aprendizaje profundo, LucaProt, para calcular grandes cantidades de datos de secuencias genéticas, incluidos genomas de virus extensos de hasta 47.250 nucleótidos e información genómicamente compleja para descubrir más de 160.000 virus.

“La gran mayoría de estos virus ya habían sido secuenciados y estaban en bases de datos públicas, pero eran tan divergentes que nadie sabía qué eran”, indica Holmes, quien añade: “Estaban compuestos por lo que a menudo se denomina ‘materia oscura’ de secuencia. Nuestro método de IA fue capaz de organizar y categorizar toda esta información dispar, arrojando luz sobre el significado de esta materia oscura por primera vez".

La herramienta de IA fue entrenada para calcular la materia oscura e identificar virus basándose en secuencias y estructuras secundarias de la proteína que todos los virus de ARN utilizan para replicarse. Fue capaz de acelerar significativamente el descubrimiento de virus, lo que, si se utilizaran métodos tradicionales, requeriría mucho tiempo.

Mang Shi, de la Universidad Sun Yat-sen (China) y responsable institucional del estudio, recalca: "Solíamos depender de tediosos procesos bioinformáticos para el descubrimiento de virus, lo que limitaba la diversidad que podíamos explorar. Ahora, tenemos un modelo basado en IA mucho más eficaz que ofrece una sensibilidad y especificidad excepcionales y, al mismo tiempo, nos permite ahondar mucho más en la diversidad viral. Planeamos aplicar este modelo en varias aplicaciones".