160 Ribu Virus RNA Baru Ditemukan dari Penelitian Berbasis AI

SEBUAH penelitian yang berbasis alat kecerdasan buatan (AI) berhasil menemukan lebih dari 160.000 spesies baru virus RNA. Penemuan spesies baru virus RNA ini dilakukan oleh tim peneliti internasional dan telah diterbitkan di Cell.

Penelitian ini menggunakan alat pembelajaran mesin yang diyakini para peneliti akan sangat meningkatkan pemetaan kehidupan di Bumi dan dapat membantu dalam identifikasi jutaan virus lagi yang belum dikarakterisasi.

Profesor Sekolah Ilmu Kedokteran di Fakultas Kedokteran dan Kesehatan di Universitas Sydney Edwards Holmes mengatakan, bahwa penelitian ini merupakan makalah penemuan spesies virus terbesar yang pernah diterbitkan.

Baca juga : Jawaban Ujian dari Kecerdasan Buatan tidak Terdeteksi dan Ungguli Siswa

"Ini adalah jumlah spesies virus baru terbesar yang ditemukan dalam satu penelitian, yang secara signifikan memperluas pengetahuan kita tentang virus yang hidup di antara kita," ungkapnya dikutip dari Science Daily 

Ia menambahkan, jika ini merupakan tahap awal untuk membuka jutaan virus lain yang belum berhasil ditemukan.

"Menemukan begitu banyak virus baru sekaligus sungguh luar biasa, dan itu baru permulaan, membuka dunia penemuan. Masih ada jutaan lagi yang bisa ditemukan, dan kita dapat menerapkan pendekatan yang sama untuk mengidentifikasi bakteri dan parasit," tambahnya.

Baca juga : Peneliti Kembangkan AI yang Bisa Deteksi Risiko Gagal Jantung

Meskipun virus RNA umumnya dikaitkan dengan penyakit manusia, virus ini juga ditemukan di lingkungan ekstrem di seluruh dunia dan bahkan mungkin memainkan peran penting dalam ekosistem global. 

Dalam penelitian ini mereka ditemukan hidup di atmosfer, sumber air panas, dan ventilasi hidrotermal.

"Lingkungan ekstrem yang menampung begitu banyak jenis virus hanyalah contoh lain dari keanekaragaman fenomenal dan keuletan mereka untuk hidup dalam kondisi paling keras, yang berpotensi memberi kita petunjuk tentang bagaimana virus dan bentuk kehidupan dasar lainnya muncul," ujar Holmes.

Baca juga : Sedang Hit, Industri AI Bisa Menyedot Energi Setara Kebutuhan Negara Kecil

Cara Kerja Alat Kecerdasan Buatan (AI)

Melansir dari Science Daily, para peneliti membangun algoritma pembelajaran mendalam, LucaProt, untuk menghitung sejumlah besar data sekuens genetik, termasuk genom virus yang panjang hingga 47.250 nukleotida dan informasi genom yang kompleks untuk menemukan lebih dari 160.000 virus.

Holmes mengatakan, sebagian besar virus-virus ini telah diurutkan dan ada di basis data publik, tetapi virus-virus tersebut sangat beragam sehingga tidak ada yang mengetahui.

Untuk mengungkap hal tersebut, mereka menggunakan AI dalam mengkategorikan virus-virus itu.

Baca juga : Ilmuwan Berhasil Ciptakan Pil Ajaib, Manfaatnya Setara Lari 10 KM

"Mereka menyusun apa yang sering disebut sebagai urutan 'materi gelap'. Metode AI kami mampu mengatur dan mengkategorikan semua informasi yang berbeda ini, mengungkap makna materi gelap ini untuk pertama kalinya," ujarnya.

Alat AI dilatih untuk menghitung materi gelap dan mengidentifikasi virus berdasarkan urutan dan struktur sekunder protein yang digunakan semua virus RNA untuk replikasi. Ia mampu mempercepat penemuan virus secara signifikan, yang jika menggunakan metode tradisional, akan memakan waktu lama.

Rekan penulis dari Universitas Sun Yat-sen, pimpinan institusional studi tersebut, Mang Shi mengatakan, bahwa dulu mereka menggunakan bioinformatika yang membatasi mereka dalam penemuan virus.

"Dulu kami mengandalkan jalur bioinformatika yang rumit untuk menemukan virus, yang membatasi keragaman yang dapat kami jelajahi. Kini, kami memiliki model berbasis AI yang jauh lebih efektif yang menawarkan sensitivitas dan spesifisitas yang luar biasa, dan pada saat yang sama memungkinkan kami untuk mempelajari lebih dalam keragaman virus," pungkasnya dikutip dari Science Daily.

LucaProt merupakan integrasi signifikan antara teknologi AI mutakhir dan virologi, yang menunjukkan bahwa AI dapat secara efektif menyelesaikan tugas dalam eksplorasi biologis. 

Integrasi ini memberikan wawasan berharga dan dorongan untuk decoding lebih lanjut dari sekuens biologis dan dekonstruksi sistem biologis dari perspektif baru. (Z-10)