RAPORT

DEBATA W PARLAMENCIE EUROPEJSKIM PO WYROKU TK

Sztuczna inteligencja może przewidzieć kolejny przeskok wirusa ze zwierząt na ludzi

Najnowsze odkrycie naukowców (fot. Kevin Frayer/Getty Images)
Najnowsze odkrycie naukowców (fot. Kevin Frayer/Getty Images)

Uczenie maszynowe analizujące genomy wirusowe może przewidywać, jakie jest prawdopodobieństwo, że jakikolwiek wirus infekujący zwierzęta będzie zakażał także ludzi - informuje pismo „PLOS Biology”.

Skąd się biorą teorie spiskowe? Przełomowa praca polskiego badacza

Światem rządzą zmiennokształtne jaszczury, lądowanie na Księżycu to bzdura, a w Roswell rozbiło się UFO. Skąd biorą się teorie spiskowe? Prof....

zobacz więcej

Większość nowo pojawiających się chorób zakaźnych ludzi (takich jak COVID-19) to choroby odzwierzęce. Badanie opublikowane przez Nardusa Mollentze, Simona Babayana i Daniela Streickera z University of Glasgow w Wielkiej Brytanii sugeruje, że uczenie maszynowe (rodzaj sztucznej inteligencji), wykorzystujące genomy wirusowe, może przewidzieć prawdopodobieństwo zakażenia ludzi wirusem zwierzęcym.

Wcześniejsze identyfikowanie wirusów wysokiego ryzyka może poprawić skuteczność badań i nadzoru. Identyfikacja potencjalnych chorób odzwierzęcych jest poważnym wyzwaniem, ponieważ tylko niewielka mniejszość z około 1,67 mln znanych wirusów zwierzęcych jest w stanie zakażać ludzi.

Aby opracować modele uczenia maszynowego wykorzystujące sekwencje genomu wirusa, naukowcy najpierw skompilowali zestaw danych 861 gatunków wirusów z 36 rodzin. Następnie zbudowali modele uczenia maszynowego, które przypisywały prawdopodobieństwo infekcji człowieka na podstawie wzorców w genomach wirusów.

Autorzy zastosowali najlepiej działający model do analizy wzorców dodatkowych genomów wirusów pobranych od różnych gatunków zwierząt.

Naukowcy odkryli, że genomy wirusowe mogą mieć dające się uogólnić cechy niezależne od powiązań taksonomicznych wirusów i mogą umożliwiać wirusom zakażanie ludzi. Udało im się opracować modele uczenia maszynowego umożliwiające identyfikację potencjalnych chorób odzwierzęcych za pomocą genomów wirusowych.

Tego nie może zabraknąć w domu. Ma wpływ na nasz cykl dobowy

Większy dostęp do światła dziennego w domu poprawia rytm dobowy, sen i zdrowie psychiczne u zdrowych osób dorosłych - czytamy na łamach...

zobacz więcej

Modele te mają swoje ograniczenia, dlatego potrzebne będą potwierdzające testy laboratoryjne przed podjęciem dużych dodatkowych inwestycji badawczych.

Ponadto, chociaż modele przewidują, czy wirusy mogą być w stanie zakażać ludzi, zdolność do zakażania jest tylko jedną z części szerszego ryzyka, na które wpływa również zjadliwość wirusa u ludzi, zdolność do przenoszenia między ludźmi i warunki ekologiczne w momencie narażenia człowieka.

Według autorów o potencjale wywołania choroby odzwierzęcej przez wirusa można w zaskakująco dużym stopniu wnioskować na podstawie sekwencji jego genomu. Typując wirusy o największym potencjale do wywołania chorób odzwierzęcych, ranking oparty na genomie pozwala bardziej skutecznie badać ich charakterystykę ekologiczną i wirusologiczną.

Twoje INFO - kontakt z TVP INFO
„Te odkrycia dodają kluczowy element do już zaskakującej ilości informacji, które możemy wydobyć z sekwencji genetycznej wirusów za pomocą technik sztucznej inteligencji” – dodaje Babayan.

„Sekwencja genomu jest zazwyczaj pierwszą i często jedyną informacją, jaką posiadamy na temat nowo odkrytych wirusów, a im więcej informacji możemy z niej wydobyć, tym szybciej możemy zidentyfikować pochodzenie wirusa i ryzyko transmisji chorób odzwierzęcych, jakie może on stwarzać. Im więcej wirusów zostanie scharakteryzowanych, tym skuteczniejsze staną się nasze modele uczenia maszynowego w identyfikowaniu rzadkich wirusów, które powinny być ściśle monitorowane i traktowane priorytetowo pod kątem prewencyjnego opracowywania szczepionek” – zaznacza.

Czytaj także: Tłusta dieta a łysienie – odkrycie naukowców z Japonii

Aplikacja mobilna TVP INFO na urządzenia mobilne Aplikacja mobilna TVP INFO na urządzenia mobilne
źródło:

Zobacz więcej