Salvando la distancia conceptual entre el lenguaje humano y la evolución viral, los investigadores han desarrollado una nueva y potente herramienta para predecir las mutaciones que permiten a los virus "escapar" a la inmunidad humana o a las vacunas. Su uso evitaría la necesidad de las técnicas experimentales de alto rendimiento que se emplean actualmente para identificar mutaciones potenciales susceptibles de permitir que un virus escape al reconocimiento. "Los autores han descubierto un paralelismo entre las propiedades de un virus y su interpretación por parte del sistema inmunológico del huésped y las propiedades de las oraciones en el lenguaje natural y su interpretación por parte de un humano", escriben Yoo-Ah Kim y Teresa Przytycka en un artículo de Perspective relacionado. Ocasionalmente, los virus mutan de manera que son capaces de burlar el sistema inmunológico humano y causar una infección, fenómeno conocido también como escape viral. Esta capacidad de los virus constituye un importante desafío para el desarrollo de vacunas y antivirales, en especial en la creación de una vacuna universal contra la gripe y de terapias efectivas para el VIH. Es más, el escape viral se ha convertido rápidamente en una preocupación urgente en la carrera por el desarrollo de soluciones para la infección por SARS-CoV-2. Aunque comprender las reglas que rigen la evolución de las mutaciones de escape podría ofrecer información para el diseño terapéutico, las técnicas actuales para identificar posibles mutaciones de escape son limitadas. Inspirándose en los conceptos lingüísticos de gramática (o sintaxis) y significado (o semántica), Brian Hie y sus colegas aplicaron el procesamiento del lenguaje natural -una técnica de aprendizaje automático desarrollada originalmente para entrenar a los ordenadores para comprender el lenguaje humano mediante una secuencia de palabras- a fin de predecir las mutaciones que pueden conducir a un escape viral utilizando secuencias de aminoácidos. De manera similar a cómo los cambios de palabras pueden preservar la gramática de una oración pero alterar su significado, Hie et al. demuestran cómo se puede lograr el escape mediante mutaciones que preservan la "sintaxis" biológica que rige la infectividad viral pero alteran la "semántica" de un virus, de modo que deja de ser reconocido por anticuerpos neutralizantes. De acuerdo con los resultados, los modelos de lenguaje separados desarrollados para las proteínas de gripe A, VIH-1 y SARS-CoV-2 predijeron con precisión mutaciones de escape causales y determinaron regiones estructurales con alto potencial de escape. Los modelos lograron estos resultados sin entrenamiento previo y utilizando únicamente datos de secuencia sin procesar. Descubrieron que en el caso de SARS-CoV-2 el potencial de escape en la proteína Spike (por la cual el virus infecta una célula) se enriquece significativamente en dos dominios y se agota en otro.
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