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一种可以帮助预测病毒爆发的人工智能工具

本站发布时间:2023-11-20 15:53:50

新冠肺炎疫情看起来像是一场没完没了的严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型变种的游行,每种变种都配备了新的方法来避开免疫系统,让世界为接下来的事情感到振奋

但是,如果我们能够在真正合并之前对新的病毒变体进行预测,那该怎么办

哈佛医学院和牛津大学的研究人员开发了一个名为EVEscape的人工智能集成工具

该工具有两个要素:发烧解决方案是预测可能发生的冠状病毒的序列,以及详细的关于病毒的生物平衡和结构信息它们共同允许EVEscape对病毒使用过程中可能发生的变化做出预测

10月发布的一项研究11在《自然》杂志中,研究表明,如果在COVID-19大流行开始时就部署了EVEscape,它就可以预测最常见的血液变异,并确定严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型的最相关变异该工具还对其他病毒进行了准确的预测,包括HIV和流感病毒

研究人员正在寻找新的严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型,并预测未来的变化趋势;每隔两周,他们就会发布一系列新的变体最终,这些信息可以帮助科学家开发更有效的疫苗和治疗方法该团队还扩大了工作范围,以包括更多的病毒

“我们想知道我们是否可以参与病毒的变化并预测新的变异——因为如果可以的话,这对设计疫苗和疫苗非常重要,”布拉瓦特尼克研究所系统学教授协会主席DeboraMarks说

从EVE到EVEscape

研究人员首先开发了EVE,即变异影响的短期进化模型,在不同的背景下:导致人类疾病的基因突变VEE的核心是一个生成模型,该模型学习如何在跨物种的大规模进化数据中预测蛋白质的功能

在之前的研究中,EVE允许研究人员识别与各种疾病相关的导致血栓形成突变的疾病,包括癌症和心律失常

Markssaid说:“你可以使用生成的模型来从进化论信息中提取重要的东西——这些数据隐藏着你可以揭示的秘密。”

随着新冠肺炎疫情的发展,世界正在受到严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型的影响病毒的变形、结构的改变是通过接种新冠疫苗和疫苗来实现的

Markssaid说:“当他们的压力不足,并且有大量的人口需要时,我们低估了他们的通气能力。”“病毒是灵活的——很可能它们已经进化到进化。”

观察大流行病的发展,Marks和Herteam看到了一个帮助的机会:他们将EVE构建到一个称为EVE的新工具中,以预测病毒变体

他们从EVE中找到了生成模型,该模型可以预测与病毒功能无关的免疫蛋白的突变,并提供了有关病毒的生物学和结构细节,包括免疫系统最常针对的可形成区域

首席作者NicoleThadani解释道:“我们正在从病毒的道路进化史中获取有关免疫系统如何工作和分层免疫损伤的生物信息。”

标记阶段的Suchanapproach意味着VEscape可以安全地适应任何病毒

打开锁

在这项新的研究中,这一趋势追溯到2020年1月,就在新冠肺炎疫情开始之前他们发现EVE可以预测严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型会发生什么

“好像你有一台机器。你今天回来了,你说,我有那个数据,我想说什么?”Markssaid

严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型突变在实验期间可能会出现,其发生率与测试病毒通过免疫系统与抗体结合能力的实验方法相似EVEscape在预测哪些因素会最普遍时,采用了一种实验方法更重要的是,EVEscape可以比实验室测试更快、更有效地进行预测,因为它不需要等待人群中出现相关的物质,也不需要等待

此外,EVEscap预测,在流行病进展和病毒发展突变的情况下,这些疫苗可能会降低其效力,以逃避既定的治疗

该工具还能够在每周生产的数千种新的严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型变异株中进行筛选,并确定最有可能成为问题的变异株

麻省理工学院电气工程与计算机科学项目Markslabf的两名测试人员SarahGurev说:“通过快速确定新变种的三个级别,我们可以帮助早期的公共卫生决策。”

在最后一步,该团队展示了EVESCAPE可能会被通用于其他常见病毒,包括HIV和流感病毒

设计抗突变疫苗和疫苗

该团队没有实时将EVESCAP应用于严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型,使用所有可用信息来预测其未来的发展

研究人员每周都会在其网站上发布新的严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型变异株的排名,并与世界卫生组织等机构分享这些信息在线上也可以免费获得完整的生态森林景观

检测EVE的方法是研究不足的病毒,如Lassaan和Nipah,存在两种具有相对较低信息量的泛基因组潜在病因

未经研究的病毒可能会对全球人类健康产生重大影响

VEscape的另一个重要应用是评估针对当前和未来病毒变体的疫苗和治疗这样做的能力可以帮助科学家设计出与拯救人类所获得的情况相适应的治疗方法

Thadani说:“从历史上看,疫苗和药物设计一直是回顾性的、缓慢的,而且与已知的病毒的确切序列不符。”

NoorYoussef在Markslab的研究中补充道,“我们想弄清楚我们是如何实际设计出疫苗和疫苗的。”

国家卫生研究所(GM141007-01A1)、流行病准备与创新中心、中国


来源:

Materials provided by
Harvard Medical School. Original written by Catherine Caruso.
注明: Content may be edited for style and length.


参考:

  1. Nicole N. Thadani, Sarah Gurev, Pascal Notin, Noor Youssef, Nathan J. Rollins, Daniel Ritter, Chris Sander, Yarin Gal, Debora S. Marks.
    Learning from prepandemic data to forecast viral escape. Nature, 2023; DOI: 10.1038/s41586-023-06617-0

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