利用人工智能，禽流感研究表明，新型H5N1毒株的抗体逃逸率更高

在由北卡罗来纳大学夏洛特分校计算智能预测健康与环境风险中心（CIPHER）和坎纳波利斯北卡罗来纳研究院的研究人员领导的一项新研究中，大学学者发现，与之前的病毒迭代相比，H5N1流感的最新变种（通常称为禽流感或禽流感）更善于逃避抗体，包括人类抗体

该研究目前发表在在线bioRxiv预印本服务器上

2024年6月，美国农业部报告称，2022年至2024年间，发现300多种哺乳动物感染了H5N1病毒。北卡罗来纳大学夏洛特分校的研究人员写道，世界卫生组织最近报告称，仅在2024年，就有大约5人感染了H5N1，“但对人类健康的更广泛潜在影响尚不清楚”

利用北卡罗来纳大学夏洛特分校和北卡罗来纳州议会在高性能计算研究和人工智能辅助计算分析方面的投资，利用先进的人工智能和基于物理的建模技术，大学研究人员在理解H5N1病毒蛋白和抗体之间的具体相互作用方面取得了长足的进步，目标是这些发现将为设计更强大、更有效的病毒疫苗提供信息

该项目由第一作者Colby T.Ford领导，他是CIPHER数据科学访问学者，也是总部位于夏洛特的初创公司Tuple，LLC的创始人，此外还有计算与信息学院最近的学生Shirish Yasa、Khaled Obeid和Sayal Guirales Medrano，以及生物信息学和基因组学系教授Richard Allen White III和Daniel Janies。Tuple，LLC也是该项目的合作伙伴

“从历史上看，我们回答生物学问题的能力仅限于我们传统的基于实验室的流程的吞吐量。然而，今天，通过看似无限规模的高性能和云计算，我们利用人工智能和其他建模工具在计算上回答这些问题，”Ford说。“在这项研究中，我们的目标是在重大事件让我们措手不及之前，更具前瞻性地预测H5N1流感对健康的潜在影响。”

这项研究基于CIPHER之前关于冠状病毒变异及其逃避抗体能力的严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型研究，基于1804次计算实验的数据以及对1959年至2024年间收集的18508个H5N1蛋白序列的深入系统发育分析。CIPHER学者还可视化了H5N1历史上发现的地理和宿主变化

根据这项研究，与从鸟类到哺乳动物的“宿主转移”相关的病毒突变对抗体结合和抵抗H5N1的能力产生了统计学上显著的负面影响。研究人员还发现，根据观察到H5N1从鸟类传播到哺乳动物的宿主物种和地理位置的多样性，似乎没有与H5N1传播相关的单一中央宿主物种或位置

这表明该病毒在不久的将来将从流行状态转变为大流行状态

这项研究是北卡罗来纳大学夏洛特分校努力将先进的计算研究方法用于更好地理解和对抗全球传染病的最新例子

CIPHER联合主任、Carol Grotnes-Belk生物信息学和基因组学杰出教授Janies说：“我们正在进入一个全新的分子流行病学时代，在这个时代，我们提供了超越疾病监测的功能性见解。”

“我们证明，利用高性能计算和人工智能可以快速分析大型数据集，以评估我们对H5N1等重要问题的准备情况，H5N1正在迅速传播到新的宿主和地区，包括美国牛和农场工人。”

生物信息学助理教授White说：“H5相关的甲型禽流感是人类中的一种新病原体，同时也是野生动物中持续两年多的流行病。”。“我们的预测研究为未来在与新兴病原体的军备竞赛中使用人工智能提供了一个窗口。”