Al menos 165 especies de virus transmitidos por animales pueden infectar a humanos, pero este número podría estar infravalorado. Investigadores de la Universidad de Glasgow proponen usar la inteligencia artificial para analizar los genomas virales y predecir, desde el momento de su descubrimiento, aquellos patógenos con mayor riesgo de provocar patologías zoonóticas en humanos.
La mayoría de las enfermedades infecciosas emergentes de los seres humanos son zoonóticas, es decir, causadas por virus procedentes de otras especies animales, como ha podido ocurrir con la covid-19. Se calcula que solo una pequeña parte de los 1,67 millones de virus animales que se conocen pueden infectar a las personas, por eso las medidas de vigilancia y control de estos patógenos se hacen indispensables a medida que nuevos virus son descubiertos.
“En la actualidad, conocemos al menos 165 especies de virus transmitidos por animales que también pueden infectar a los humanos (las llamadas zoonosis). Estas se suman a los 96 virus que se transmiten principal o exclusivamente entre humanos, algunos de los cuales también infectan a otros animales, según nuestro recuento”, detalla a SINC Nardus Mollentze, investigador en el Instituto de Biodiversidad de la Universidad de Glasgow en Reino Unido.
Para el ecólogo, es muy probable que estas cifras estén infravaloradas porque por un lado se carece de vigilancia rutinaria de muchas especies de virus y, por tanto, se pueden pasar por alto infecciones humanas. Además, en los últimos años se ha informado del hallazgo de muchos virus nuevos para la ciencia pero de los que se sabe poco, lo que conlleva un reto: averiguar si suponen una amenaza.
En un estudio publicado ahora en la revista PLoS Biology, Mollentze y su equipo sugieren un método para determinar si un virus animal tiene altas probabilidades de ser transmitido a humanos, especialmente ahora que los patrones de contacto entre animales y humanos están cambiando rápidamente a medida que se destruyen los hábitats naturales.
Los científicos proponen así modelos de aprendizaje automático a partir de la secuenciación del genoma de los virus para predecir la probabilidad de que cualquier virus que infecte a los animales se transmita a los humanos, en el caso de una exposición biológicamente relevante. “El modelo ayudaría a priorizar los virus inmediatamente después de su descubrimiento sin ningún coste adicional, lo que hace que la caracterización posterior sea más factible y eficiente”, informa Mollentze.
Para llegar a estas conclusiones, los investigadores recopilaron primero un conjunto de datos de 861 especies de virus de 36 familias. Luego construyeron modelos de aprendizaje automático, y asignaron una probabilidad de infección humana basada en la taxonomía del virus y/o su parentesco con aquellos conocidos que infectan a los humanos. Finalmente, los autores aplicaron el modelo de mejor rendimiento para analizar patrones en el potencial zoonótico previsto de otros genomas de virus muestreados de una serie de especies.
“No nos centramos en tipos específicos de virus, sino que tratamos de encontrar señales generales que pudieran utilizarse para estimar el riesgo relativo de capacidad de infección humana de las especies de virus recién descubiertas”, explica Mollentze.
En trabajos anteriores, se había demostrado que las propiedades generales de los virus, como por ejemplo si tiene un genoma de ARN o de ADN, se correlacionan con la probabilidad de ser zoonótico. “Sin embargo, estas características son demasiado amplias para permitir conclusiones sobre especies de virus específicas, por lo que tuvimos que buscar señales más específicas”, indica el ecólogo.
Los resultados de este estudio, que suponen un paso preliminar para la identificación de los virus, demuestran que esas señales genómicas víricas son mucho más específicas para cada especie de lo que se pensaba hasta ahora, “lo que permite identificar los virus que infectan a los humanos con una precisión sorprendente”, subraya el autor.
No obstante, aunque los mecanismos biológicos que conducen a estas señales siguen siendo poco conocidos, podrían estar relacionados con la forma en que los huéspedes animales detectan los ácidos nucleicos invasores y los distinguen de sus propios productos génicos, constataba otra investigación anterior.
Los virus zoonóticos se asocian generalmente a mamíferos y aves. Dentro de estos grupos, Mollentze demostró el año pasado en otro artículo publicado en la revista PNAS que los virus zoonóticos se distribuyen de forma relativamente uniforme entre los órdenes taxonómicos de los posibles reservorios, sin que ningún grupo destaque.
“A partir de ese trabajo, parece que la única razón por la que encontramos más virus zoonóticos procedentes, por ejemplo, de roedores y murciélagos, es porque se trata de grupos grandes: hay muchas especies de roedores y, en consecuencia, también muchos virus asociados a ellos, algunos de los cuales pueden infectar a los humanos”, comenta el experto.
La nueva publicación lo confirma, ya que los virus muestreados de diferentes grupos de animales tienen la misma probabilidad de ser anticipados como de alto riesgo zoonótico. “La única excepción fueron los virus procedentes de primates no humanos, que tendían a ser más propensos a ser predichos como zoonóticos. Esto tiene sentido, ya que sabemos que las transmisiones entre especies estrechamente relacionadas tienen más probabilidades de éxito”.
Sin embargo, a pesar de que los modelos propuestos predicen si los virus pueden infectar a los humanos, el trabajo recalca que la capacidad de infección es solo una parte del riesgo zoonótico más amplio, en el que también influyen la virulencia del virus en los humanos, la capacidad de transmisión entre personas y las condiciones ecológicas en el momento de la exposición humana.
“Todavía estamos muy lejos de utilizar los descubrimientos de virus para preparar e intentar prevenir futuras epidemias y pandemias, pero este es un paso importante hacia ese objetivo”, concluye el ecólogo.
Referencia:
Mollentze N, Babayan SA, Streicker DG (2021) “Identifying and prioritizing potential human-infecting viruses from their genome sequences”. PLoS Biology, 2021
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