L’intelligenza artificiale potrebbe essere l’arma segreta per prevenire la prossima pandemia globale

Nel 2016, quattro anni prima che una pandemia fermasse il mondo, il Programma delle Nazioni Unite per l’ambiente (UNEP) lanciava l’allarme sulle malattie zoonotiche, identificandole come una questione chiave emergente di interesse globale.

Ora, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, circa un miliardo di casi e milioni di morti ogni anno sono il risultato di zoonosi, in cui gli agenti patogeni passano dagli animali vertebrati all’uomo. E dei 30 nuovi virus umani identificati negli ultimi tre decenni, ben il 75% ha avuto origine in altri animali.

Ma gli scienziati dell’Università di Montreal ritengono che il loro nuovo modello di intelligenza artificiale abbia la capacità di evidenziare e prevedere gli “hotspot” virali emergenti da tenere d’occhio, che potrebbero anticipare probabili infezioni da animale a uomo e, idealmente, prevenire qualcosa come COVID -19 dal ripetersi.

L'algoritmo, che ha richiesto ai ricercatori tre anni e 10.000 ore di elaborazione, è stato in grado di identificare 80.000 nuove potenziali interazioni tra virus e host e le aree del mondo in cui destano maggiore preoccupazione.

"Abbiamo lavorato a questo progetto fin dai primi mesi del 2020, prima che la pandemia esplodesse", ha affermato Timothée Poisot, professore presso il Dipartimento di Scienze Biologiche dell'Università di Montreal.

Attraverso l’apprendimento automatico, invece di creare manualmente collegamenti nei dati, l’algoritmo è stato in grado di valutare migliaia di specie di mammiferi e migliaia di virus e di elaborare tutte le combinazioni possibili.

"Il problema fondamentale è che siamo consapevoli solo dell'1-2% delle interazioni tra virus e mammiferi", ha affermato Poisot. "Le reti sono sparse e ci sono poche interazioni, concentrate in poche specie. Vogliamo sapere quale specie di virus ha maggiori probabilità di infettare quale specie di mammifero, in modo da poter stabilire quali interazioni hanno maggiori probabilità di verificarsi."

Il team ha utilizzato il più grande set di dati aperto, CLOVER, che ha descritto 5.494 interazioni tra 829 virus e 1.081 ospiti di mammiferi, la maggior parte dei quali si concentrava su animali selvatici, oltre a diversi altri set di dati, tra cui Host-Pathogen Phylogeny Project (HP3), Enhanced Database delle malattie infettive (EID2) e Database globale dei parassiti dei mammiferi V2.0 (GHMPD2).

"Alcuni dei set di dati che avevamo erano più vecchi: contenevano nomi non aggiornati per specie particolari, o contenevano errori perché i dati erano stati inseriti a mano," ha detto Poisot riferendosi al lungo processo necessario per l'analisi. apprendimento automatico. "Dopodiché, il compito principale era determinare il livello di fiducia che avevamo nella capacità del modello di fare previsioni."

I ricercatori si sono poi concentrati su 20 virus considerati preoccupanti e che avevano il potenziale di trasmettersi agli esseri umani.

"Abbiamo avuto molte discussioni all'interno del team, perché all'inizio alcuni risultati ci sembravano strani", ha detto Poisot, che è rimasto sorpreso nel vedere il virus dell'Ectromelia legato ai topi identificato come uno da tenere d'occhio. "Eravamo scettici, ma quando abbiamo cercato nella letteratura, abbiamo scoperto che c'erano stati casi negli esseri umani."

I ricercatori sono stati anche in grado di individuare le regioni attraverso il modello, qualcosa che potrebbe aiutare gli scienziati a perseguire la ricerca sui virus e sui vaccini in modo più mirato.

"Il nostro modello fa previsioni spaziali, ma più precisamente, il modello indica specificamente in quale gruppo di mammiferi e in quale posizione è probabile che si trovino determinati tipi di virus", ha affermato Poisot.

I risultati hanno mostrato due aree di interesse specifico: il bacino amazzonico, dove l’interazione tra virus e ospite è più originale ed è più probabile che si osservino nuove interazioni; e l’Africa sub-sahariana, dove l’algoritmo ha identificato nuovi ospiti che potrebbero trasportare virus zoonotici.

"Stiamo davvero spostando i luoghi in cui dobbiamo andare a studiare i mammiferi per scoprire nuovi virus", ha spiegato Poisot.

Sebbene gli agenti patogeni zoonotici possano assumere molte forme – batteriche, parassitarie, virali – si prevede che la loro prevalenza sarà sempre più comune poiché gli animali umani e non umani continuano a occupare sempre più spazio.