TAMPA, Fla. (WFLA) – Investigadores de la Universidad de Florida están utilizando inteligencia artificial, o IA, para predecir nuevas variantes de COVID-19.

Según la universidad, los investigadores están utilizando IA y aprendizaje automático para construir un algoritmo para detectar nuevas variantes de preocupación, utilizando una subvención de investigación de $3.7 millones.

Los profesores Marco Salemi, Ph.D., y Mattia Prosperi, Ph.D, M.Eng., lideran la investigación financiada por los Institutos Nacionales de Salud.

“El coronavirus es un objetivo móvil y siempre hemos estado un paso atrás”, dijo Salemi, profesor de patología experimental en el departamento de patología, inmunología y medicina de laboratorio de la Facultad de Medicina de la UF y de la Cátedra de Investigación del SIDA de la Universidad Stephany W. Holloway. “Cada vez que la epidemia parece estar bajo control, surge otra variante que es más virulenta, que no necesariamente causa una enfermedad más grave, pero ciertamente más transmisible, y se propaga nuevamente”.

El equipo de investigadores utilizará datos disponibles al público de repositorios globales (donde los investigadores cargan secuencias genéticas del virus) para “entrenar” su algoritmo.

El algoritmo estará diseñado para detectar anomalías en nuevas variantes que puedan ser motivo de preocupación para la salud pública, según UFHealth.

“Sabríamos de inmediato si una nueva variante puede hacerse cargo de la población rápidamente”, dijo Salemi.

UFHealth dijo que, en teoría, el algoritmo podría ser una herramienta que levantaría una bandera roja cuando una nueva variante potencial de preocupación para la salud pública se cargue en las bases de datos públicas.

Luego, la variante podría probarse para ver si ataca las células rápidamente o si es resistente a los anticuerpos.

El laboratorio de Salemi comenzó a secuenciar muestras de virus de los residentes del condado de Alachua en 2019.

Puede leer más sobre la investigación de UF sobre su algoritmo y el trabajo para predecir nuevas variantes preocupantes de COVID-19 en el sitio web de UF Health.