Badanie: Maszyna AI może zostać wykorzystana do śledzenia ewolucji następnej pandemii
Nowy system uczenia maszynowego Scripps Research śledzi ewolucję wirusów epidemicznych. Technologia ta mogła przewidzieć pojawienie się „niebezpiecznych wariantów” SARS-CoV-2 przed ich oficjalnym oznaczeniem przez Światową Organizację Zdrowia. Obrazy utworzone za pomocą BioRender.com
21 lipca (UPI) — Scripps Research powiedział w piątek, że jego naukowcy opracowali system uczenia maszynowego, który może pomóc w śledzeniu ewolucji wirusów epidemicznych i przewidywaniu pojawiania się wariantów.
Maszyna, rodzaj aplikacji sztucznej inteligencji, została opisana w artykule opublikowanym w czasopiśmie Patterns.
W artykule naukowcy zademonstrowali system, wykorzystując dane dotyczące zarejestrowanych wariantów COVID-19 i wskaźników śmiertelności COVID-19.
Powiedzieli, że system mógł przewidzieć pojawienie się nowych „wariantów” koronawirusa przed ich oficjalnymi oznaczeniami przez Światową Organizację Zdrowia.
Naukowcy z instytutu La Jolla w Kalifornii powiedzieli, że wierzą, że system może śledzić przyszłe pandemie wirusów w czasie rzeczywistym.
„Istnieją zasady ewolucji wirusa pandemicznego, których nie zrozumieliśmy, ale mogą zostać odkryte i wykorzystane w praktycznym sensie przez prywatne i publiczne organizacje zdrowia dzięki temu bezprecedensowemu podejściu do uczenia maszynowego” – powiedział starszy autor badania William Balch, profesor na Wydziale Medycyny Molekularnej w Scripps Research.
Salvatore Loguercio, współautor badania i pracownik naukowy laboratorium Balch w czasie prac, powiedział, że maszyna może być używana na różne sposoby,
„Ta metoda obliczeniowa wykorzystywała dane z publicznie dostępnych repozytoriów” – powiedział Loguercio. „Ale można to zastosować do dowolnego zasobu mapowania genetycznego”.
Laboratorium Balch opracowuje metody obliczeniowe, często oparte na sztucznej inteligencji, aby pokazać, w jaki sposób zmienność genetyczna zmienia objawy i rozprzestrzenianie się chorób.
Na potrzeby tego badania opracowali oprogramowanie do uczenia maszynowego, wykorzystując strategię zwaną kowariancją przestrzenną opartą na procesie Gaussa, aby powiązać trzy zbiory danych obejmujące przebieg pandemii.
Trzy zestawy danych obejmują sekwencje genetyczne wariantów COVID-19 występujących u zarażonych osób na całym świecie, częstość występowania tych wariantów oraz globalny wskaźnik śmiertelności z powodu COVID-19.
Nowe oprogramowanie pozwoliło naukowcom śledzić zestaw zmian genetycznych pojawiających się w wariantach koronawirusa na całym świecie.
„Mogliśmy zobaczyć, jak kluczowe warianty genów pojawiają się i stają się bardziej rozpowszechnione, ponieważ zmienia się również śmiertelność, a wszystko to dzieje się na kilka tygodni przed [variants of concern] zawierające te warianty zostały oficjalnie wskazane przez WHO” – powiedział Balch.
Naukowcy stwierdzili, że maszyna może być również używana jako wariant „systemu wczesnego ostrzegania” lub „wykrywacza anomalii” dla wariantów genów związanych ze specjalnymi zmianami w rozprzestrzenianiu się wirusa i wskaźnikach śmiertelności.
„Jedną z wielkich lekcji płynących z tej pracy jest to, że ważne jest, aby wziąć pod uwagę nie tylko kilka wyróżniających się wariantów, ale także dziesiątki tysięcy innych niewyznaczonych wariantów, które nazywamy„ wariantem ciemnej materii ”- powiedział Balch.
