Scoperti circa 162 mila tipi di virus grazie all'intelligenza artificiale: una svolta per la medicina
Grazie a una collaborazione tra scienziati australiani e cinesi, sono stati identificati circa 162 mila nuovi tipi di virus utilizzando la tecnologia dell'intelligenza artificiale.
Secondo quanto riportato sul sito web dell'Università di Sydney, ricercatori provenienti da diversi istituti, tra cui l'Università di Sydney e la Fondazione Nazionale Cinese per le Scienze Naturali, hanno scoperto 161.979 nuovi tipi di virus con materiale genetico a RNA (acido ribonucleico) utilizzando la tecnologia dell'intelligenza artificiale.
Gli scienziati, nell'ambito di una ricerca che ha sviluppato un algoritmo di deep learning basato sull'intelligenza artificiale, hanno creato un algoritmo chiamato LucaProt per elaborare dati di sequenze genetiche, come i genomi virali che si estendono fino a 47.250 nucleotidi, al fine di identificare i virus.
I ricercatori hanno precisato che, sebbene le informazioni sulla maggior parte dei virus scoperti fossero già presenti nei database esistenti, la tecnologia dell'intelligenza artificiale è stata utilizzata per organizzare e categorizzare tali dati.
Edwards Holmes, uno degli autori dello studio, ha descritto il lavoro come "una finestra aperta su una parte nascosta della vita sulla Terra", sottolineando che si tratta del numero più elevato di nuovi tipi di virus mai scoperti in un'unica ricerca.
Affermando che esistono ancora milioni di tipi di virus da scoprire, Holmes ha osservato che la stessa applicazione potrebbe essere utilizzata anche per la scoperta di batteri e parassiti.
Un altro autore della ricerca, Mang Shi, ha spiegato che prima dell'utilizzo della tecnologia dell'intelligenza artificiale venivano impiegati flussi di lavoro bioinformatici, ma che ciò limitava la varietà di ciò che poteva essere scoperto.
Notando che il modello di intelligenza artificiale creato consente di esaminare la diversità virale in modo molto più approfondito, Mang ha dichiarato che intendono utilizzare questo modello in varie applicazioni.
La ricerca è stata pubblicata sulla rivista "Cell".
Fonte della notizia: 12punto
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