Um estudo recente publicado na Nature Medicine apresenta um modelo de inteligência artificial chamado VaxSeer, que antecipa quais cepas da gripe devem aparecer em cada temporada com mais precisão que os métodos tradicionais usados pela Organização Mundial da Saúde (OMS). As informações são do News Medical.
O modelo analisou 10 anos de dados de genomas de vírus e informações sobre antigenicidade, prevendo quais variantes seriam dominantes.
Para o subtipo H1N1, VaxSeer acertou nos anos de cepa ótima 7 de 10 vezes, enquanto a OMS acertou apenas 3 vezes. Para H3N2, o novo modelo teve desempenho melhor em 9 dos 10 anos.
Os pesquisadores criaram um “score de cobertura” (coverage score), que mede quão bem os anticorpos gerados por uma vacina correspondem às cepas circulantes, ponderando também a prevalência de cada cepa.
Apesar de promissor, o modelo não pretende substituir o processo da OMS, mas servir como uma ferramenta para priorizar quais cepas devem ser verificadas em laboratório antes da produção em larga escala.
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