Inteligência artificial identifica genomas da gripe aviária com maior risco de adaptação a mamíferos

Pesquisadores da Universidade de Hong Kong desenvolveram um classificador de aprendizado de máquina que prevê com precisão quais variantes do vírus da gripe aviária apresentam maior risco de adaptação e transmissão entre mamíferos. O estudo publicado na revista Nature Microbiology marca um avanço relevante na vigilância epidemiológica e no preparo para pandemias futuras.

De acordo com o portal Phys.org a equipe liderada pelo professor Tommy Lam Tsan-yuk da Faculdade de Medicina LKS da Universidade de Hong Kong analisou extensos conjuntos de dados genéticos de vírus influenza A. Os pesquisadores constataram que a redução no conteúdo de guanina e citosina no genoma viral correlaciona-se diretamente com o aumento do risco de disseminação interestadual.

Os vírus influenza A são comuns em aves mas ocasionalmente infectam mamíferos e humanos. Quando uma cepa aviária ganha capacidade de transmissão sustentada entre pessoas o risco de pandemia de gripe cresce substancialmente.

A pesquisa identifica o baixo conteúdo de G e C como marcador genômico chave dessa adaptação. Os autores defendem a incorporação dessa assinatura aos modelos de avaliação de risco pandêmico atuais.

O professor Lam destacou o aumento das infecções esporádicas desde 2021 como fator de alerta. A ferramenta de inteligência artificial permite identificar precocemente cepas com potencial de causar surtos em populações humanas.

A análise revelou dois grandes grupos de vírus influenza A ao longo da evolução. Um grupo circula principalmente em aves enquanto o outro já se adaptou à transmissão sustentada em mamíferos.

As linhagens H5 do clado 2.3.4.4b estão entre as de maior risco mapeado pelo modelo. Essas cepas altamente patogênicas infectaram visons raposas gado leiteiro e humanos em diferentes regiões do planeta.

O classificador desenvolvido pela equipe de Hong Kong utiliza apenas o conteúdo genético para calcular probabilidades de transmissão mamífera. Essa abordagem integra biologia molecular e inteligência artificial de forma inovadora.

Especialistas recomendam que agências sanitárias internacionais adotem esse tipo de tecnologia em seus protocolos de vigilância. A circulação crescente de variantes H5 em vários continentes aumenta a necessidade de ferramentas preditivas mais eficazes.

O estudo intitulado Genomic features associated with sustained mammalian transmission of avian influenza A viruses foi liderado por Yongtao Ye e colaboradores da Universidade de Hong Kong. A contribuição reforça o papel de vanguarda da ciência asiática na prevenção de ameaças infecciosas globais.

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