Ai pode fortalecer a preparação pandêmica

Como identificar o próximo vírus perigoso antes que ele se espalhe entre as pessoas é a questão central em um novo comentário em As doenças infecciosas da Lancet. Nele, os pesquisadores discutem como a IA, combinada com a abordagem única de saúde, pode contribuir para melhorar a previsão e a vigilância.

“A inteligência artificial não pode, por si só, prevenir pandemias, mas a tecnologia pode ser um suplemento poderoso ao conhecimento e métodos que já usamos. Quanto melhor nos tornarmos na integração de dados de humanos, animais e meio ambiente, mais preparados estaremos”, diz o professor Frank Møller Aarestrup do Instituto Nacional de Alimentos da DTU na Dinamarca, um dos autores dos autores dos comentários.

Foi em co-autoria pela professora Marion Koopmans do Erasmus Medical Center, na Holanda. Ela alerta que uma vez que uma doença começa a se espalhar, é muito difícil controlar.

“As intervenções necessárias são drásticas-como vimos durante o Covid-19. É por isso que é crucial detectar novos patógenos antes que eles ganhem uma posição”, diz Koopmans, observando que, uma vez estabelecidos, novas doenças podem se tornar desafios persistentes, como o Covid-19 também mostrou.

A equipe de autores, que também inclui especialistas da Universidade Eötvös Loránd (ELTE), na Hungria, a Universidade de Bolonha, na Itália, e a Agência de Saúde Animal e Plant do Reino Unido, fala de sua experiência como colaboradores ao longo de anos, foco em uma pesquisa em que a pesquisa emergente de uma investidação em busca de investidores de investidação em que a pesquisa de investidação em um ponto de pesquisa de uma investigação de investidação em uma investigação de investidação na pesquisa da investigação europenda e da pesquisa em que a pesquisa de investimentos na pesquisa da pesquisa na

Pandemias geralmente se originam em animais

Os surtos de doenças como SARS-CoV-2, influenza aviária e MPOX demonstram a dificuldade de controlar novas epidemias em potencial. Muitos patógenos se originam em animais, mas quando e onde eles se espalharão para os seres humanos é imprevisível.

Os autores do comentário destacam como as mudanças climáticas, a produção intensiva de animais e a invasão humana nos habitats naturais aumentam o risco dos chamados eventos de transbordamento-situações nas quais os patógenos cruzam de animais para humanos e, na pior das hipóteses, se desenvolvem em epidemias.

Os transbordantes foram comparados às faíscas: a maioria extinta, mas alguns acendem incêndios que se espalham incontrolavelmente. Ser capaz de detectar esses repercussões o mais cedo possível é um desafio que a equipe está estudando usando abordagens de big data.

AI pode revelar padrões em conjuntos de dados complexos

A inteligência artificial pode ajudar a analisar esses conjuntos de dados de diversas fontes-como clima, uso da terra, produção animal, transporte, movimentos populacionais e socioeconômicos. Quando esses conjuntos de dados são combinados, a IA pode revelar padrões que, de outra forma, seriam difíceis de discernir.

“A IA pode nos ajudar a identificar onde, no mundo, a vigilância mundial deve ser intensificada geograficamente, mas também em espécies animais específicas, em águas residuais ou em humanos. Dessa forma, podemos priorizar os esforços em que os riscos são maiores e chamados pontos de acesso”, diz Aarestrup.

Sinais genéticos como aviso precoce

Depois que esses pontos de acesso são previstos, o sequenciamento metagenômico pode ser adicionado como uma abordagem de detecção de patógenos, conhecidos e novos. O sequenciamento metagenômico é a análise de material genético – em amostras de águas residuais, ar, alimentos ou meio ambiente. É cada vez mais usado para fornecer informações sobre uma vasta diversidade de microorganismos conhecidos e desconhecidos. Muitos dos fragmentos genéticos identificados ainda não estão caracterizados.

“Quando sequenciamos uma amostra, podemos encontrar milhões de fragmentos genéticos. A maioria se assemelha a algo familiar e inofensivo, mas ficamos com milhares de incógnitas. Aqui, a IA pode ajudar a detectar padrões e apontar para o que pode ser perigoso”, explica Aarestrup.

Uma vez claro que existe um patógeno em potencial, podem surgir perguntas sobre o quão perigoso é. O potencial de vírus dos animais para infectar seres humanos, espalhar e causar doenças em parte é incorporado no código genético. As ferramentas baseadas em IA podem ser usadas para prever como as mutações podem alterar as propriedades virais.

“Vemos grandes desenvolvimentos nessa área. Os modelos de proteínas baseados em IA podem fornecer uma indicação do que uma mutação faz com a estrutura dos vírus e como isso pode ser traduzido para o risco de propagação ou risco de doenças graves. Enquanto desafiamos agora, vemos um grande potencial para o uso da IA ​​para acelerar a avaliação de risco”, diz Koopmans.

Ai como co-cientista-opções e limitações

O comentário também descreve protótipos iniciais dos chamados “co-cientistas da IA”, capazes de conduzir um ciclo inteiro de pesquisa-da geração de hipóteses e revisão de literatura à análise e relatório de dados.

“Eu previsto que a IA se torne uma competência reconhecida na mesa-em um par de diferentes tipos de pesquisadores. A IA pode fornecer análises ou sugestões que nós, como cientistas, podemos avaliar. Dessa forma, a tecnologia se torna um suplemento que pode fortalecer nossos processos de tomada de decisão”, diz Aarestrup.

“Isso também implica que precisamos aprender qual é o nosso papel futuro como professores e supervisores. Como garantir que as novas maneiras de trabalhar forneçam saída confiável? Seremos capazes de reconhecer erros com avanços dos modelos de IA? Também precisamos voltar à sala de aula. Realmente emocionante”, diz Koopmans.

Os autores concluem que a inteligência artificial oferece possibilidades intrigantes para melhorar a preparação pandêmica. Ainda assim, deve ser visto como um complemento – não um substituto – para a vigilância clássica e as abordagens de pesquisa já em uso.