LA JOLLA, California – Scienziati californiani hanno sviluppato un “sistema di allarme precoce” per le pandemie utilizzando l’intelligenza artificiale (AI). Esaminando i dati del virus COVID-19 con questo sistema, i ricercatori hanno scoperto che avrebbero potuto individuare “varianti preoccupanti” prima della loro designazione ufficiale da parte dell’Organizzazione Mondiale della Sanità .
Il team di ricerca dello Scripps Research Institute ritiene che il suo sistema possa identificare potenziali pandemie virali nelle fasi iniziali, prima che diventino crisi mondiali. Il loro sistema di apprendimento automatico, una forma di applicazione dell’intelligenza artificiale, è in grado di seguire l’intricata evoluzione dei virus epidemici e di prevedere l’emergere di varianti che potrebbero rappresentare una minaccia per la popolazione.
“Esistono regole dell’evoluzione dei virus pandemici che non abbiamo compreso, ma che possono essere scoperte e utilizzate in modo efficace da organizzazioni sanitarie pubbliche e private grazie a questo approccio di apprendimento automatico senza precedenti”, ha dichiarato in un comunicato stampa William Balch, PhD, professore del Dipartimento di Medicina Molecolare dello Scripps Research, autore senior dello studio.
Il sistema può utilizzare dati provenienti da archivi pubblici e dati genetici di recente scoperta. Lo studio, pubblicato sulla rivista Cell Patterns, indica che il software ha permesso ai ricercatori di monitorare le serie di alterazioni genetiche che compaiono nelle varianti del SARS-CoV-2 – il virus che causa la COVID – a livello globale.
I ricercatori hanno sviluppato un software di apprendimento automatico utilizzando una tecnica nota come covarianza spaziale basata su processi gaussiani. Questo software ha messo in relazione tre serie di dati registrati nel corso della pandemia: le sequenze genetiche delle varianti di SARS-CoV-2 trovate in individui infetti in tutto il mondo, la frequenza di queste varianti e il tasso di mortalità globale di COVID-19.
L’équipe ha osservato tendenze che in genere indicano un aumento dei tassi di trasmissione e una diminuzione dei tassi di mortalità . Queste tendenze riflettono l’adattamento del virus alle chiusure, all’uso di maschere, ai programmi di vaccinazione, all’aumento dell’immunità naturale nella popolazione mondiale e alla continua competizione tra le diverse varianti del SARS-CoV-2.
“Abbiamo potuto osservare la comparsa e la prevalenza di varianti geniche chiave, nonché la variazione del tasso di mortalità , e tutto questo accadeva settimane prima che i VOC contenenti queste varianti fossero ufficialmente designati dall’OMS”, spiega Balch.
“Uno dei principali insegnamenti di questo lavoro è che è importante prendere in considerazione non solo alcune varianti di spicco, ma anche le decine di migliaia di altre varianti non designate, che noi chiamiamo ‘materia oscura delle varianti'”.
Il team suggerisce che un sistema simile potrebbe essere utilizzato per monitorare da vicino l’evoluzione di future pandemie virali in tempo reale. Ciò potrebbe consentire agli scienziati di prevedere i cambiamenti nella traiettoria di una pandemia, come ad esempio un aumento significativo dei tassi di infezione, in tempo per implementare le contromisure.
Il team è ottimista sul fatto che il loro approccio possa contribuire a una più profonda comprensione della biologia dei virus, favorendo così lo sviluppo di trattamenti e vaccini più efficaci.
“Questo sistema e i metodi tecnici che ne sono alla base hanno molte possibili applicazioni future”, afferma il dottor Ben Calverley.
