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Pesquisadora desenvolve novo método de classificação da COVID-19 utilizando inteligência artificial

Fonte

UFRN | Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Data

quinta-feira. 14 setembro 2023 12:00

A COVID-19 surgiu há quatro anos: uma doença devastadora, com rápida capacidade de propagação e que afligiu a humanidade, deixando cicatrizes profundas. Desde então, a comunidade científica reúne esforços para desenvolver técnicas de classificação genômica, visando a formas de conter o vírus causador da doença.

O trabalho desenvolvido no mestrado de Luísa Christina de Souza, do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (PPgEEC/UFRN), propõe uma nova representação do genoma viral do SARS-CoV-2, utilizando aprendizagem profunda. A pesquisa concorre ao prêmio de melhor dissertação no XVI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.

Com orientação do Dr. Marcelo Fernandes, professor do Departamento de Engenharia de Computação e Automação (DCA/UFRN), o trabalho apresentou uma nova forma de representação de sequências genéticas aplicada a seis vírus da família Coronaviridae. “Na tentativa de desenvolver uma metodologia de análise viral com Machine Learning, observamos que uma das etapas importantes na classificação era o mapeamento, ou a representação, da informação gênica para informação numérica, o que impulsionou o desenvolvimento do trabalho”, explicou Luísa.

Utilizando técnicas de Processamento de Sinais Genômicos e aplicada a uma arquitetura de aprendizagem profunda, a metodologia foi capaz de gerar resultados em menos tempo, com menos recursos de processamento e de memória de armazenamento, sem haver perda de desempenho. “O método obteve, com o mapeamento que apresenta apenas 256 valores, a capacidade de distinguir o SARS-CoV-2 de vírus muito semelhantes com até 99.4% de acurácia”, afirmou a pesquisadora.

A nova técnica possui pouco custo computacional com bom desempenho para analisar o vírus da COVID-19 e suas variantes. Para a ciência, a proposta deve facilitar a observação, a classificação e a descrição dos vírus com base nas suas características genômicas. “Isso deve contribuir para o entendimento dos mecanismos de atuação viral, o que, consequentemente, influencia no desenvolvimento de medidas de combate ao vírus”, disse Luísa.

A classificação do vírus da COVID-19, assim como suas variantes Alpha, Delta, Gamma, Beta e Omicron, é feita utilizando um algoritmo de Machine Learning chamado de Rede Neural Convolucional, um tipo de Inteligência Artificial. Essa ferramenta recebe amostras do SARS-CoV-2 e de outros cinco vírus similares. Após o mapeamento, o programa é treinado com as características intrínsecas dos dados. No fim, o algoritmo é capaz de classificar cada amostra em sua respectiva classe.

Com esse método, o algoritmo chega nos 99,4% de eficácia no mapeamento, com apenas 32 segundos de treinamento. “Para comparação, aplicamos outras três técnicas de mapeamento conhecidas, e os resultados variam entre 96% e 98,5% de acurácia, com um treinamento de 46 a 54 minutos”, mostrou a pesquisadora. “O estudo foi conduzido visando facilitar a observação, classificação e descrição dos vírus, com base nas suas características genômicas, o que contribui para o entendimento da atuação viral, o que, consequentemente, influencia no desenvolvimento de medidas de combate [à doença]”.

Acesse a notícia completa na página da Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Fonte: Higor Silva, NPAD/UFRN.

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