I Modelli di Intelligenza Artificiale Prevedono le Mutazioni Virali, Migliorando la Preparazione alla Pandemia

L’IA sta svolgendo un ruolo significativo nell’aiutare gli scienziati a prevedere come i virus evolvono, migliorando potenzialmente la preparazione alle pandemie e contribuendo allo sviluppo di vaccini e trattamenti antivirali.

Sebbene la previsione dell’evoluzione virale sia ancora in una fase iniziale, i ricercatori stanno utilizzando l’IA per prevedere come muteranno i virus RNA, come SARS-CoV-2 e l’influenza, come dettagliato in un nuovo rapporto di Nature.

I virus RNA accumulano costantemente mutazioni, alcune delle quali possono consentire loro di sfuggire al rilevamento del sistema immunitario e diffondersi più facilmente. Nature sottolinea che prevedendo queste mutazioni, gli scienziati potrebbero progettare vaccini e trattamenti più efficaci in anticipo, affrontando minacce future prima che diventino diffuse.

Attualmente, gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di prevedere quali singole mutazioni hanno maggiori probabilità di successo e quali varianti virali potrebbero dominare nel breve termine. Tuttavia, Nature afferma che prevedere cambiamenti a lungo termine o combinazioni complesse di mutazioni rimane una sfida.

Il ruolo dell’IA in questo campo è stato rafforzato da modelli avanzati di previsione della struttura delle proteine come AlphaFold, ESM-2 e ESMFold, che analizzano come le mutazioni influenzano le proteine virali. Nature afferma che questi strumenti stanno rivoluzionando la capacità di simulare l’evoluzione virale e aiutano gli scienziati a capire come virus come il SARS-CoV-2 si adattano nel tempo.

La disponibilità di enormi quantità di dati genetici è fondamentale affinché i modelli di IA possano prevedere l’evoluzione virale. Con quasi 17 milioni di genomi del SARS-CoV-2 sequenziati, i modelli di IA hanno a disposizione una ricchezza di dati su cui addestrarsi, permettendo ai ricercatori di simulare potenziali varianti future, afferma Nature.

Ad esempio, il modello CoVFit, sviluppato dal team di Jumpei Ito presso l’Università di Tokyo, è stato fondamentale nel prevedere quali varianti di SARS-CoV-2 sono più probabili che si diffondano e dominino nella popolazione, come riportato da Nature.

Oltre a monitorare i virus noti, l’IA sta anche aiutando gli scienziati a scoprire nuovi virus. Uno studio pubblicato in ottobre ha rivelato che i ricercatori hanno utilizzato l’IA per identificare 70.500 nuovi virus RNA, molti dei quali prosperano in ambienti estremi come laghi salati e sorgenti idrotermali.

Questo studio applica la metagenomica, permettendo agli scienziati di analizzare il materiale genetico proveniente da diversi ecosistemi senza dover far crescere singoli virus in laboratorio.

Nonostante i progressi, Nature afferma che restano delle sfide quando si cerca di prevedere con precisione improvvise mutazioni virali, come l’emergere della variante Omicron, che ha introdotto più di 50 mutazioni in un solo salto.

Perché questi modelli di IA diventino ancora più accurati, hanno bisogno di più di cinque anni di dati sull’evoluzione dei virus, afferma Nature. Unire la sequenza di sorveglianza con i dati sperimentali migliorerà le previsioni e aiuterà i ricercatori a stare un passo avanti rispetto alle minacce virali in evoluzione.