Na incessante batalha contra doenças virais, a ciência tem encontrado um aliado poderoso na inteligência artificial (IA). Pesquisadores ao redor do mundo estão empregando avançados modelos de IA para antecipar como vírus como o SARS-CoV-2 e a influenza podem evoluir, abrindo caminho para a criação de vacinas e tratamentos antivirais mais eficazes antes mesmo de novas variantes se tornarem prevalentes.
O SARS-CoV-2, vírus que causa a COVID-19, é um exemplo notável, dada a sua natureza de RNA que favorece mutações rápidas e frequentes. Essas alterações podem ser vantajosas para o vírus, permitindo-lhe escapar da imunidade do hospedeiro e se espalhar com mais eficácia. Prever essas mutações seria um grande avanço na preparação para pandemias.
Recentemente, a equipe liderada por Debora Marks, da Harvard Medical School, desenvolveu o modelo EVEscape, capaz de projetar 83 versões possíveis da proteína spike do SARS-CoV-2, que é usada pelo vírus para infectar células. Estas "versões" da proteína spike podem evadir anticorpos produzidos por pessoas vacinadas ou que já foram infectadas com variantes circulantes, servindo como um campo de testes valioso para a eficácia de futuras vacinas contra a COVID-19.
Paralelamente, Jumpei Ito, da Universidade de Tóquio, e sua equipe, criaram o modelo CoVFit usando a ferramenta ESM-2, também focado no SARS-CoV-2. Esse modelo é capaz de prever a "aptidão" relativa de variantes do vírus, baseando-se em 13.643 variantes da proteína spike. Ele foi treinado com dados que incluem informações sobre como mutações individuais afetam a capacidade do vírus de evadir anticorpos.
Além disso, o modelo CoVFit conseguiu prever o aumento da aptidão de certas variantes após agosto de 2022, incluindo a variante XBB5, que se tornou dominante posteriormente. A equipe de Ito demonstrou que três mudanças específicas de aminoácidos poderiam aumentar a aptidão da variante JN.1, que se expandiu rapidamente ao redor do mundo.
Apesar desses avanços, ainda há um longo caminho a percorrer. As ferramentas de IA, como AlphaFold da DeepMind e as ferramentas ESM desenvolvidas pela Meta, introduziram novas possibilidades para o estudo de estruturas proteicas e suas mutações. No entanto, a predição de combinações de mutações ou de variantes de longo prazo permanece um desafio significativo.
O crescente volume de dados de sequenciamento do SARS-CoV-2, agora próximo a 17 milhões de sequências, oferece um recurso robusto para treinar esses modelos de IA. Combinando esses dados com resultados experimentais, como os do grupo de Yunlong Cao da Universidade de Pequim, os cientistas estão melhorando a precisão dessas previsões.
Essas pesquisas destacam um futuro promissor, onde a IA poderá prever a evolução viral, mas também ajudar a moldar estratégias de intervenção precoce contra futuras pandemias. Este é um campo de rápido desenvolvimento que representa a intersecção entre tecnologia avançada e saúde pública, demonstrando o potencial impacto transformador da IA na medicina e na resposta global a emergências de saúde.
Referência:
Mallapaty, S. (2025, 8 de janeiro). What will viruses do next? AI is helping scientists predict their evolution. ScienceDaily. Recuperado de https://www.sciencedaily.com/releases/2024/12/241220132857.htm