Aprendizado de máquina e aplicações em microbiologia

Compreender as complexidades dos micro-organismos no nível molecular requer dar sentido a volumes copiosos de dados, de forma que pode ser praticamente impossível para os humanos detectar padrões de dados significativos sem uma aplicação de inteligência artificial chamada aprendizado de máquina. Espera-se que a aplicação do aprendizado de máquina para resolver problemas biológicos cresça em um ritmo sem precedentes, no entanto, é percebida pelos não iniciados como uma entidade misteriosa e intimidante confiada ao domínio de matemáticos e cientistas da computação. O objetivo desta revisão é identificar os pontos-chave necessários para iniciar a jornada de se tornar um praticante eficaz de aprendizado de máquina. Esses pontos-chave são ainda reforçados com uma avaliação de como o aprendizado de máquina foi aplicado até agora em uma ampla gama de exemplos reais de microbiologia. Isso inclui prever alvos de medicamentos ou candidatos a vacinas, diagnosticar micro-organismos causadores de doenças infecciosas, classificar resistência a medicamentos contra antimicrobianos, prever surtos de doenças e explorar interações microbianas. Nossa esperança é inspirar micro-biólogos e outros pesquisadores relacionados a se juntarem à emergente revolução do aprendizado de máquina.