Una inteligencia artificial predecirá la próxima pandemia

La afirmación del titular es rotunda, pero no es descabellada. El motivo es doble, por un lado, tenemos el truco, y es que ahora mismo no son uno, ni dos, ni 100 los equipos de investigación que tratan de afinar inteligencias artificiales para que puedan predecir características sobre las pandemias que se avecinan. Es el santo grial de la epidemiología, una extraña fusión entre la medicina preventiva y la psicohistoria de Asimov, con muchas matemáticas y, en este caso, el poder de cálculo de los ordenadores.Con tantísimos pretendientes emitiendo veredictos, raro sería que ninguna de ella, en los años que llevamos y que nos quedan, no diera en el clavo con alguna característica de la próxima pandemia. Pero más allá de esta treta de los grandes números, lo cierto es que un último estudio ha demostrado cierta capacidad predictiva que ha atraído la atención de los epidemiólogos.

Ya no se trata de modelos teóricos con conclusiones tal vez divorciadas de la realidad, sino que un equipo ha estado comprobando la capacidad de varias inteligencias artificiales para hacer predicciones en este campo. Concretamente, se han centrado en las especies de murciélagos que suelan ser portadoras de betacoronavirus, uno de los cuatro géneros de coronavirus al que, precisamente, pertenecen el SARS, el MERS y el causante de la pandemia que estamos viviendo. Asimismo, este estudio de la Universidad de Ockahoma (en Estados Unidos), pertenece a un esfuerzo mayor del Consorcio de Verena que busca predecir, no solo el vector de una posible zoonosis, como sería el caso de ese hipotético murciélago, sino anticiparnos aproximando, más o menos, qué virus en concreto podría ser el próximo en “desmandarse”.

De cada cual según sus capacidades

Para comprender lo que ha hecho este equipo, cabe destacar que su trabajo se ha dividido en dos partes bastante diferenciadas. Por un lado, la primera se completó durante el primer trimestre de 2020, cuando la pandemia todavía se estaba fraguando en la mayor parte del mundo. Eso nos da una perspectiva de lo implicados que han estado desde el principio. Esa fase consistió en seleccionar y adaptar una serie de inteligencias artificiales para que trataran de predecir qué especies de murciélagos eran los más propensos a contraer betacoronavirus. Para ello utilizaron una gran variedad de modelos, porque no todas las inteligencias artificiales son ni remotamente parecidas. Recordemos que, a pesar de su rimbombante nombre, son matemáticas, operando y haciendo millones de cálculos. La manera en que se construyan (no tanto en lo físico como en sus “estrategias matemáticas”, para entendernos) afectará radicalmente a cómo funcionen y a su adecuación para un campo u otro.

El siguiente paso fue más largo y consistió en hacer un seguimiento de los últimos avances en virología de los murciélagos. Durante estos casi dos años de pandemia se ha concentrado la investigación de toda una década en cuestión de coronavirus, y eso se ha debido, en parte, a que investigadores de todas las disciplinas han intentado aportar información sobre la pandemia desde el ángulo que su experiencia les permitiera. Si resultaban ser renombrados zoólogos, sus esfuerzos podían dirigirse, por ejemplo, a identificar animales que funcionaran como reservorios de virus similares. En eso se fijó el equipo, concretamente en las especies de murciélago en las que, de repente, se detectaba la presencia de algún coronavirus. Concretamente han podido seguir 40 especies recientemente catalogadas como reservorios de estos virus.

A cada cual según sus necesidades

Al hacer esto, los investigadores han podido ir estudiando cómo se adecúan nuestros descubrimientos a lo que predijeron sus modelos durante el primer trimestre de 2020. Y parece que han llegado a una conclusión. Las predicciones de algunas inteligencias artificiales son bastante acertadas. Más concretamente, podemos decir que las Inteligencias Artificiales menos sofisticadas (matemáticamente hablando), pero que estaban diseñadas para tener en cuenta más detalles sobre la ecología y evolución de los murciélagos, daban resultados mucho peores, más disociados del mundo real. A fin de cuentas, a cada problema hay que buscarle una inteligencia artificial según sus necesidades, como si fuera un traje hecho a medida.

Las predicciones estiman 400 especies de murciélagos que podían ser portadores de betacoronavirus sin que nosotros lo supiéramos. Estos se distribuían desde el sureste asiático hasta el Sáhara y, por supuesto, el hemisferio oeste. El resultado de la predicción es que, al menos, dos cuartas partes de las especies de murciélago que pueden actuar como reservorio de estos virus, todavía no han sido detectadas como tal. Así que, al menos por lo que ha podido verse hasta ahora, el resultado de este estudio parece prometedor, pero… ¿De qué nos sirve saber qué especie de murciélago puede desencadenar la próxima pandemia?

No es la primera vez que los seres humanos nos enfrentamos a un océano de incertidumbre pertrechados con una cucharilla de café. Es nuestra forma de lidiar con lo imponderable, tratar de controlarlo, de conocerlo, y eso está bien porque nos ha traído hasta aquí. Sin embargo, predecir una pandemia en toda su complejidad excede con mucho lo que este equipo (o ningún otro) buscan. Hay demasiados virus que pueden “pandemizarse” y demasiados animales que pueden ser responsables.

Ni siquiera en retrospectiva hemos conseguido identificar el animal intermediario entre el SARS-CoV-2 de los muy el nuestro. Sin embargo, aquella cucharilla de café en el océano sí coge agua, aunque sea poca, y del mismo modo, estos estudios ayudan a que nos anticipemos al peligro, vigilando y estudiando más estrechamente las especies y los virus potencialmente más peligrosos.

QUE NO TE LA CUELEN:

• El estudio no busca tanto predecir una pandemia, sino saber, bajo qué criterios, podemos optimizar nuestros recursos para ganar el suficiente conocimiento sobre virus y vectores antes de que llegue la próxima pandemia, centrándonos en aquellos casos conocidos que tengan (en principio) más posibilidades de estar implicados en futuras pandemias.

REFERENCIAS (MLA):

• Becker, Daniel J et al. Optimising Predictive Models To Prioritise Viral Discovery In Zoonotic Reservoirs. 2022.http://dx.doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00245-7