Desarrollan un sistema basado en la IA para identificar virus ligados a la salud digestiva

Málaga, 29 jul (EFE).- Un equipo de investigadores de la Universidad de Málaga ha diseñado una herramienta digital basada en la inteligencia artificial (IA) que analiza los virus que habitan en el intestino y detecta desequilibrios.

La propuesta, en la que colaboran la Universidad Técnica Nacional de Ucrania y el Instituto de Investigación Biomédica de Málaga (Ibima), se centra en el viroma intestinal -el conjunto de virus presentes en el aparato digestivo- y genera mapas de datos que diferencian perfiles sanos de otros asociados a alteraciones de la salud digestiva.

La principal novedad del estudio reside en que no se centra solo en las bacterias, como ocurre en gran parte de las investigaciones sobre los microorganismos de sistema digestivo, sino en el paisaje viral del intestino, ha señalado este miércoles la Fundación Descubre en un comunicado.

Para ello, los investigadores han combinado varios métodos de inteligencia artificial que clasifican las muestras, lo que permite generar mapas que indican qué grupos de virus y niveles de abundancia se asocian con perfiles sanos o con desequilibrios.

Los resultados, aún en fase preliminar orientada a la investigación, podrían ayudar a identificar señales de alteración intestinal y posibles biomarcadores, es decir, familias virales que funcionen como pistas de un desequilibrio del microbioma.

Los autores subrayan que, una vez avanzada, la propuesta podría servir como apoyo al análisis biomédico o a pruebas diagnósticas.

En el estudio, que ha sido publicado en la revista 'Current Bioinformatics', el equipo partió de una base de datos pública con información del viroma intestinal de personas sanas y de pacientes con distintas enfermedades.

En cada muestra, los investigadores analizaron la presencia y abundancia de diferentes familias virales, junto con otros datos como la edad, y después prepararon la información para que pudiera compararse y aplicaron distintos modelos de IA.

Estos sistemas funcionan como filtros que reconocen patrones en grandes cantidades de datos: aprenden de ejemplos ya clasificados y después intentan distinguir si una nueva muestra se parece más a un perfil sano o a uno asociado a desequilibrio intestinal.

Al probar con muestras ya conocidas, los expertos comprobaron que, en algunos análisis, los modelos 'inteligentes' que mejor funcionaron alcanzaron una precisión cercana al 87 %, lo que indica una alta capacidad para diferenciar ambos perfiles dentro del conjunto de datos estudiado.

El análisis señaló varios grupos virales con especial relevancia, entre ellos Myoviridae, Siphoviridae, Podoviridae y Microviridae. Estas familias, formadas en buena parte por bacteriófagos -virus que comen bacterias-, aparecieron como señales útiles para diferenciar entre perfiles sanos y perfiles asociados a disbiosis.

Estos resultados "no significan que esos virus causen una enfermedad, sino que aparecen relacionados con perfiles intestinales sanos o con situaciones de desequilibrio de la microbiota", ha explicado el investigador de la Universidad de Málaga Bohdan Vodianyk.

Como próximos pasos, el equipo plantea avanzar hacia estudios que integren al mismo tiempo datos de virus y bacterias, con el objetivo de comprender mejor cómo interactúan entre sí estos microorganismos y qué papel pueden desempeñar en el equilibrio o alteración del sistema digestivo. EFE