L’IA classifica anche i virus non identificati

Un team di ricercatori delle Università di Waterloo e del Western Ontario (Canada) ha utilizzato l’intelligenza artificiale per classificare 191 virus della famiglia Astroviridae precedentemente non identificati.

Lo studio, pubblicato su Frontiers in Molecular Biosciences, dimostra come l’IA possa rivoluzionare la classificazione virale e potenzialmente identificare delle similitudini utili a nuovi trattamenti.
Gli Astroviridae sono virus a singolo filamento di RNA, suddivisi in due generi: Mamastrovirus, adatti a infettare mammiferi, uomo incluso; e Avastrovirus, che colpiscono principalmente i volatili. Identificati per la prima volta nel 1975, gli astrovirus sono una delle principali cause di gastroenterite infantile, insieme a rotavirus, norovirus e adenovirus. Il contagio avviene per via oro-fecale, spesso attraverso acqua contaminata.
Sebbene l’infezione sia generalmente lieve, in alcuni casi può provocare encefalite e meningite, soprattutto nei pazienti immunocompromessi. Inoltre, la diffusione negli allevamenti di pollame comporta gravi danni economici.
A causa della loro grande variabilità genetica, le varie tipologie di astrovirus vengono normalmente identificate attraverso le moderne tecniche di sequenziamento genetico, ma necessitano di una classificazione adeguata.

Gli autori dello studio hanno quindi sviluppato un algoritmo di machine learning per assegnare un genere agli astrovirus non classificati.
Il protocollo di analisi impiegato si è sviluppato in tre fasi.
La prima ha visto il training dell’algoritmo, col quale il modello viene addestrato con sequenze genetiche di astrovirus già classificati.
Poi l’IA ha utilizzato ciò che ha appreso per classificare i nuovi astrovirus, in una sorta di etichettatura.
Infine, il modello ha determinato da quali animali provengano i virus appena catalogati, identificando le specie ospiti.

Secondo Lila Kari, coautrice dello studio, il metodo di classificazione basato sulle “firme genomiche” è innovativo perché rapido ed efficace. Questa tecnica non solo migliora la comprensione della trasmissione virale tra specie, ma potrebbe essere impiegata per classificare i sottotipi di virus di altre famiglie, come HIV e Dengue.
Il processo di classificazione virale diventa dunque più efficiente, aprendo nuove possibilità per lo studio delle malattie infettive e la prevenzione delle epidemie, grazie all’IA.

Leveraging machine learning for taxonomic classification of emerging astroviruses