Uma equipe internacional liderada por pesquisadores da Universidade de Ciência e Tecnologia de Macau, no sul da China, desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) que pode prever as variantes patogênicas da COVID-19.

O modelo UniBind prevê quais variantes da COVID-19 podem aumentar a infectibilidade do vírus ou ajudá-lo a desenvolver resistência a anticorpos ou vacinas, através da análise de mais de 6 milhões de pedaços de dados de sequência viral gerados do monitoramento global.

O estudo foi publicado na edição mais recente da Nature Medicine, uma revista mensal.

Zhang Kang, professor de medicina da universidade que liderou a pesquisa, disse que o modelo pode integrar e analisar dados de diferentes fontes e modalidades experimentais, ao contrário da maioria dos métodos de IA existentes, que só podem fazer previsões por meio de analisar um tipo de dados experimentais.

A equipe usou o UniBind para estimular mais de 30.000 variantes virtuais e previu corretamente as evoluções das principais cepas atuais, como as mutações XBB e BQ, da Ômicron.

O modelo previu que mutações classificadas de alto escalão, como A475N e S494K, provavelmente possuem propriedades de escape elevadas e podem impulsionar evoluções virais futuras.

O modelo prevê com precisão a afinidade de diferentes vírus e suas mutações para diferentes espécies, o que é significativo para descobrir os hospedeiros intermediários de epidemias e prever caminhos de transmissão transespécies dos vírus.