- Cientistas do Massachusetts Institute of Technology (MIT) criaram o VaxSeer, um sistema de inteligência artificial que prevê cepas de influenza e candidatos a vacinas.
- O VaxSeer superou as escolhas da Organização Mundial da Saúde (OMS) em nove de dez temporadas para a cepa A/H3N2.
- O sistema utiliza modelos de aprendizado profundo, analisando dados de sequências virais e resultados de testes laboratoriais.
- O VaxSeer possui dois motores de previsão: um para estimar a probabilidade de uma cepa se tornar dominante e outro para avaliar a eficácia da vacina.
- A metodologia pode ser adaptada para prever a evolução de outras doenças, como infecções bacterianas resistentes a antibióticos e cânceres resistentes a tratamentos.
Cientistas do MIT desenvolveram o VaxSeer, um sistema de inteligência artificial que prevê cepas dominantes de influenza e candidatos a vacinas, superando as escolhas da Organização Mundial da Saúde (OMS) em nove de dez temporadas para a cepa A/H3N2. Essa inovação surge em um contexto em que a seleção das cepas para a vacina sazonal é um desafio constante, devido à mutação rápida do vírus.
O VaxSeer utiliza modelos de aprendizado profundo, treinados com dados de décadas de sequências virais e resultados de testes laboratoriais. O sistema simula a evolução do vírus e a resposta das vacinas, permitindo uma previsão mais precisa das cepas que devem ser incluídas nas vacinas. Wenxian Shi, estudante de doutorado no MIT, destaca que o modelo adota uma abordagem dinâmica, considerando as interações entre diferentes mutações, ao contrário dos modelos tradicionais que analisam mutações isoladamente.
O sistema possui dois motores de previsão: um que estima a probabilidade de cada cepa se tornar dominante e outro que avalia a eficácia da vacina contra essa cepa. Juntos, eles geram um índice de cobertura preditiva, que indica a eficácia esperada da vacina contra os vírus futuros. Em um estudo retrospectivo de dez anos, as recomendações do VaxSeer superaram as da OMS para a cepa A/H3N2 em 90% das temporadas analisadas.
Impacto e Futuro
O VaxSeer mostrou forte correlação com dados reais de eficácia vacinal, conforme relatado por instituições como o CDC e a Rede de Vigilância de Praticantes do Canadá. O modelo pode ser aprimorado para incluir outros fatores, como a história imunológica e as limitações de fabricação. Regina Barzilay, professora do MIT, enfatiza que a ferramenta é um avanço significativo na luta contra a evolução viral, permitindo decisões mais rápidas e informadas.
Além de sua aplicação na influenza, a metodologia do VaxSeer pode ser adaptada para prever a evolução de outras doenças, como infecções bacterianas resistentes a antibióticos e cânceres resistentes a tratamentos. A equipe do MIT continua a desenvolver métodos para prever a evolução viral em cenários com dados limitados, ampliando as possibilidades de intervenção clínica antes que as doenças se tornem mais difíceis de tratar.
