Nuevo Modelo Avanza en la Investigación de Virus

Los virus son organismos diminutos que están presentes en casi todos los ambientes de la Tierra. Son súper numerosos y juegan papeles importantes en varios ecosistemas. Los científicos están intentando entender cómo los virus interactúan con otros organismos, especialmente las bacterias, y qué implica eso para cosas como la salud y los procesos ambientales. Sin embargo, estudiar virus es un reto debido a sus enormes diferencias genéticas y la falta de herramientas aplicables de manera general para analizarlos.

#El Reto de Estudiar Virus

Un problema importante en el estudio de virus es su inmensa diversidad genética. La mayoría de los métodos existentes dependen de comparar secuencias virales con bases de datos conocidas, que a menudo no cubren la amplia variedad que se encuentra en los virus. Además, los virus no tienen genes universales que se puedan usar fácilmente para clasificarlos. Estos problemas hacen difícil desarrollar herramientas para analizar datos virales, lo que puede limitar la investigación sobre cómo los virus afectan los ecosistemas y la salud humana.

#El Potencial de los Modelos de lenguaje de proteínas

Los avances recientes en inteligencia artificial han llevado al desarrollo de modelos de lenguaje de proteínas (pLMs). Estos modelos pueden analizar secuencias de proteínas reconociendo patrones en la disposición de los aminoácidos, similar a cómo leemos oraciones. Han mostrado promesa al ayudar a los científicos a anotar proteínas y predecir qué huéspedes pueden infectar los virus. Sin embargo, la mayoría de la investigación hasta ahora se ha centrado en tareas específicas en lugar de aprovechar todo el potencial de los pLMs para una variedad de estudios virales.

#Presentando el Transformer de Conjuntos de Proteínas (PST)

En respuesta a estos desafíos, presentamos un nuevo modelo llamado Transformer de Conjuntos de Proteínas (PST). Este modelo combina ideas del procesamiento del lenguaje y datos genómicos. El PST puede analizar simultáneamente tanto proteínas como el contexto de genomas enteros, ofreciendo un enfoque más completo para estudiar virus.

Entrenamos una versión específica de este modelo llamada PST viral (vPST) en un gran conjunto de datos de Genomas Virales. Este entrenamiento ha demostrado que el vPST puede proporcionar mejores ideas sobre las relaciones entre diferentes virus basadas en las proteínas que comparten.

#Cómo Funciona el PST

El PST utiliza un método donde las proteínas en un genoma se tratan como conjuntos. Cada proteína es representada por un embedding, que es una representación numérica que captura sus propiedades. Luego, el modelo analiza estas representaciones para crear una representación significativa del genoma completo.

En el PST, todas las proteínas de un genoma se procesan inicialmente usando pLMs establecidos. Se agregan pequeños vectores numéricos a estas representaciones para proporcionar contexto sobre dónde se encuentran las proteínas en el genoma. El PST utiliza una técnica llamada atención de múltiples cabezas, lo que le permite centrarse en proteínas específicas que son importantes para entender el genoma en su conjunto.

Después de crear representaciones para proteínas individuales, el PST combina esta información para dar lugar a una representación para el genoma completo. Esto permite que el vPST proporcione ideas que pueden ser valiosas para varias tareas en la investigación de viromics.

#Entrenando el Modelo vPST

Para desarrollar el vPST, los investigadores compilaron un gran conjunto de datos de genomas virales. Este conjunto incluía más de 100,000 genomas virales. Estos genomas fueron seleccionados cuidadosamente de varias fuentes públicas para asegurar diversidad. Luego, los investigadores entrenaron el modelo vPST a través de un proceso llamado validación cruzada "dejar uno fuera", que ayuda a garantizar que el modelo sea robusto y funcione bien en diferentes grupos virales.

El proceso de entrenamiento involucró ajustar varios parámetros del modelo para optimizar su rendimiento. Al ajustar estas configuraciones, los investigadores buscaban crear un vPST que pudiera entender y analizar eficazmente las relaciones complejas entre los genomas virales.

#Analizando y Evaluando el vPST

Una vez que se entrenó el vPST, los investigadores evaluaron su capacidad para capturar información biológica relevante. Al comparar las representaciones genómicas creadas por el vPST con las generadas por métodos tradicionales, encontraron que el vPST proporcionaba mejores ideas sobre cómo los virus están relacionados entre sí.

Para evaluar su rendimiento, se aplicaron varias técnicas de agrupamiento a los embeddings genómicos producidos por el vPST. Estas técnicas revelaron patrones distintos en los datos, lo que indica que el vPST es capaz de identificar relaciones significativas entre diferentes genomas virales basadas en la similitud de proteínas.

#Funcionalidad de Proteínas y Agrupamiento

La capacidad del vPST para entender proteínas también se extiende a identificar funciones asociadas con ellas. Al analizar los puntajes de atención asignados a diferentes proteínas, los investigadores encontraron que el modelo tendía a centrarse en proteínas estructurales y de replicación esenciales. Estas proteínas son críticas para el ciclo de vida del virus y, por lo tanto, recibieron más atención en el análisis.

Al examinar grupos de proteínas, el vPST pudo agrupar proteínas según sus funciones. Por ejemplo, las proteínas involucradas en procesos estructurales, así como aquellas relacionadas con la replicación del ADN, a menudo se encontraban juntas. Esto sugiere que el vPST utiliza eficazmente el contexto genético para entender cómo diferentes proteínas trabajan juntas en los genomas virales.

#Descubriendo Nuevas Funciones de Proteínas

Un hallazgo sorprendente fue que muchas proteínas, que no tenían función conocida, todavía eran consideradas significativas por el vPST. Esto sugiere que el modelo podría ayudar a identificar potenciales nuevas proteínas virales que podrían desempeñar roles importantes en los mecanismos virales. Al comparar estas proteínas desconocidas con estructuras conocidas, los investigadores podrían descubrir nuevas funciones que no habían sido reconocidas antes.

Usando herramientas de análisis estructural, los investigadores examinaron si algunas de estas proteínas desconocidas tenían estructuras similares a proteínas virales conocidas. Los resultados indicaron que una proporción significativa de estas proteínas no anotadas compartía similitudes estructurales con proteínas de cápside conocidas, sugiriendo que también podrían desempeñar funciones similares.

#Transferencia de Anotación para Proteínas No Anotadas

Además de identificar funciones potenciales, el vPST también ofrece un método para transferir anotaciones de proteínas conocidas a desconocidas. Al analizar la proteína conocida más cercana para cada proteína no anotada, los investigadores pueden inferir posibles funciones para estas proteínas desconocidas. Este proceso puede mejorar nuestra comprensión de las proteínas virales y potencialmente aumentar las tasas de anotación en genómica viral.

El vPST demostró un gran potencial en este área, aumentando su capacidad para mejorar anotaciones funcionales a medida que se consideraban más proteínas vecinas. Esta flexibilidad muestra que el modelo puede proporcionar ideas útiles, especialmente cuando se aplica a un conjunto diverso de proteínas.

#Usando el vPST para Predicción de Huéspedes Virales

Las capacidades del vPST van más allá del análisis de genomas virales; también se puede aplicar para predecir qué huéspedes puede infectar un virus. Al usar un enfoque basado en gráficos para modelar interacciones entre virus y sus potenciales huéspedes, el vPST puede evaluar si un virus específico es probable que infecte una especie huésped dada.

Para esta tarea, el vPST se integró en un marco donde los embeddings generados por el modelo se usaron para evaluar las relaciones virus-huésped. El vPST mostró un rendimiento superior en predecir especies huésped verdaderas en comparación con otros modelos existentes. Esto demuestra la flexibilidad del modelo y su aplicabilidad a varios aspectos de la investigación en viromics.

#Conclusión

El Transformer de Conjuntos de Proteínas (PST) representa un gran avance en nuestra capacidad para estudiar virus. Al analizar eficazmente tanto datos de proteínas como de genomas, proporciona valiosas ideas sobre las relaciones entre diferentes genomas virales. El vPST, entrenado en un conjunto de datos grande y diverso, ha demostrado su capacidad para descubrir información biológica relevante, identificar nuevas funciones de proteínas y predecir interacciones con huéspedes.

A medida que la investigación en viromics continúa evolucionando, el vPST podría servir como una herramienta fundamental para estudiar virus y sus interacciones con huéspedes. Las aplicaciones potenciales de este modelo son vastas, y más investigaciones podrían llevar a avances aún mayores en nuestra comprensión de la biología viral. En general, el marco PST es un desarrollo prometedor en el campo de la genómica microbiana y viral, allanando el camino para futuros descubrimientos.