Sztuczna inteligencja może przewidzieć kolejną transmisję wirusa ze zwierząt na ludzi

Większość pojawiających się chorób zakaźnych dla ludzi (takich jak COVID-19) to choroby odzwierzęce – wywoływane przez wirusy innych gatunków zwierząt. Wczesne rozpoznanie wirusów wysokiego ryzyka może poprawić priorytety badań i nadzoru. Publikowanie studium w Biologia Plus 28 września Nardus Mollentze, Simon Babayan i Daniel Streicker z Uniwersytetu w Glasgow w Wielkiej Brytanii zasugerowali, że uczenie maszynowe (rodzaj sztucznej inteligencji) wykorzystujące genom wirusa może przewidzieć prawdopodobieństwo zakażenia wirusem zwierząt zakażających ludzi, biorąc pod uwagę biologia. związane z narażeniem.

Sprecyzować choroby odzwierzęce Przed pojawieniem się jest głównym wyzwaniem, ponieważ tylko mała mniejszość Spośród szacowanych 1,67 miliona wirusów zwierzęcych, które mogą zarażać ludzi. Aby opracować modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem sekwencjonowania genomu wirusowego, naukowcy najpierw skompilowali zestaw danych 861 wirus Gatunki 36 rodzin. Następnie zbudowali modele uczenia maszynowego, które określały prawdopodobieństwo infekcji człowieka na podstawie klasyfikacji wirusów i/lub powiązania ze znanymi wirusami, które zarażają ludzi. Następnie autorzy zastosowali najlepiej działający model do analizy wzorców przewidywanego potencjału zoonotycznego dodatkowych genomów wirusów z grupy gatunków.

Naukowcy odkryli, że genomy wirusowe mogą mieć cechy dające się uogólnić, które są niezależne od powiązań taksonomicznych wirusów i mogą wcześniej przystosować wirusy do zarażania ludzi. Udało im się opracować modele uczenia maszynowego umożliwiające identyfikację kandydujących chorób odzwierzęcych za pomocą genomów wirusowych. Modele te mają ograniczenia, ponieważ modele komputerowe są tylko wstępnym krokiem do identyfikacji wirusów odzwierzęcych, które mogą zarażać ludzi. Wirusy zidentyfikowane przez modele będą wymagały potwierdzających testów laboratoryjnych przed podjęciem znaczących dodatkowych inwestycji badawczych. Co więcej, podczas gdy modele te przewidują, czy wirusy są w stanie zarażać ludzi, zdolność do zarażania jest tylko częścią ryzyka rozprzestrzeniania się chorób odzwierzęcych, na które ma również wpływ zjadliwość wirusa u ludzi, zdolność do przenoszenia między ludźmi i warunki środowiskowe. w czasie, gdy osoba jest na nie narażona.

Według autorów „Nasze odkrycia pokazują, że potencjał wirusów odzwierzęcych można wywnioskować zaskakująco w dużej mierze z sekwencja genomu. Wyróżniając wirusy o największym potencjale do stania się zoonozą, klasyfikacja oparta na genomie pozwala na skuteczniejsze ukierunkowanie na więcej cech środowiskowych i wirusowych”.

„Te odkrycia dodają ważny element do i tak już zdumiewającej ilości informacji, które możemy wydobyć z sekwencji genetycznych wirusów za pomocą technik sztucznej inteligencji” – dodaje Babian. „Sekwencje genetyczne są zwykle pierwszą i często jedyną informacją, jaką posiadamy na temat nowo odkrytych wirusów, a im więcej informacji możemy z nich wydobyć, tym szybciej możemy zidentyfikować pochodzenie wirusa i zagrożenia dla zwierząt, jakie może on stwarzać. dalej scharakteryzujemy wirusy, a nasze modele uczenia maszynowego staną się bardziej efektywne Wirusy które powinny być ściśle monitorowane i traktowane priorytetowo pod kątem opracowywania prewencyjnych szczepionek”.