Um novo estudo da Universidade de Liverpool pode ajudar os cientistas a mitigar a disseminação futura de doenças zoonóticas e animais causadas por vírus existentes.
Os pesquisadores usaram uma forma de inteligência artificial (IA) chamada aprendizado de máquina para prever mais de 20.000 associações desconhecidas entre vírus conhecidos e espécies de mamíferos suscetíveis. As descobertas, publicadas na Nature Communications, podem ser usadas para ajudar a direcionar programas de vigilância de doenças.
Milhares de vírus são conhecidos por afetar mamíferos, com estimativas recentes indicando que menos de 1% da diversidade viral de mamíferos foi descoberta até o momento. Alguns desses vírus, como os da imunodeficiência humana e felina, têm uma gama de hospedeiros muito estreita, enquanto outros, como os vírus da raiva e do Nilo Ocidental, têm uma gama de hospedeiros muito ampla.
“A variedade de hospedeiros é um importante preditor de se um vírus é zoonótico e, portanto, representa um risco para os humanos. Mais recentemente, descobriu-se que o SARS-CoV-2 possui uma variedade de hospedeiros relativamente ampla, o que pode ter facilitado seu espalhamento para os humanos. No entanto, nosso conhecimento da gama de hospedeiros da maioria dos vírus permanece limitado”, explica a pesquisadora principal, Dra. Maya Wardeh, do Instituto de Infecção, Veterinária e Ciências Ecológicas da Universidade.
Para resolver essa lacuna de conhecimento, os pesquisadores desenvolveram uma nova estrutura de aprendizado de máquina para prever associações desconhecidas entre vírus conhecidos e espécies de mamíferos suscetíveis, consolidando três perspectivas distintas – de cada vírus, de cada mamífero e da rede que os conecta, respectivamente.
Seus resultados sugerem que há mais de cinco vezes mais associações entre vírus zoonóticos conhecidos e mamíferos selvagens e semi-domesticados do que se pensava anteriormente. Em particular, morcegos e roedores, que foram associados a surtos recentes de vírus emergentes, como coronavírus e hantavírus, foram associados a risco aumentado de vírus zoonóticos.
O modelo também prevê um aumento de cinco vezes nas associações entre mamíferos selvagens e semi-domesticados e vírus de espécies domésticas economicamente importantes, como gado e animais de estimação.
O Dr. Wardeh disse: “À medida que os vírus continuam a se mover pelo mundo, nosso modelo fornece uma maneira poderosa de avaliar os hospedeiros em potencial que eles ainda não encontraram. Ter essa previsão pode ajudar a identificar e mitigar riscos zoonóticos e de doenças animais, como derramamento -mais de reservatórios de animais em populações humanas.
Dr. Wardeh está atualmente expandindo a abordagem para prever a capacidade de carrapatos e insetos de transmitir vírus a pássaros e mamíferos, o que permitirá a priorização de estudos de competência vetorial baseados em laboratório em todo o mundo para ajudar a mitigar futuros surtos de doenças transmitidas por vetores.
Publicado em 27/06/2021 11h41
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