Un nou sistem de învăţare automată urmăreşte modul în care evoluează virusurile care pot provoca epidemii. Potrivit experţilor, această tehnologie ar fi putut prezice apariţia „variantelor îngrijorătoare" (COV-2) ale SARS-CoV-2 înainte de desemnarea lor oficială de către Organizaţia Mondială a Sănătăţii (OMS).
Oamenii de ştiinţă de la Institutul Scripps Research, din California, au dezvoltat un „sistem de avertizare timpurie" în caz de pandemie, utilizând inteligenţa artificială (AI).
În urma examinării datelor pandemiei de Covid-19 cu ajutorul acestui sistem, cercetătorii au descoperit că ar fi putut detecta „variantele îngrijorătoare" înainte de desemnarea lor oficială de către Organizaţia Mondială a Sănătăţii.
Echipa de cercetători consideră că sistemul lor poate identifica potenţiale pandemii virale în stadii incipiente, înainte ca acestea să devină crize mondiale.
Sistemul lor de învăţare automată, o aplicaţie bazată pe inteligenţa artificială, este capabil să urmărească evoluţia complexă a tulpinilor epidemice şi să prezică apariţia unor variante virale care ar putea reprezenta o ameninţare pentru publicul larg.
„Există reguli de evoluţie a tulpinilor pandemice ale virusurilor pe care nu le-am înţeles, dar care pot fi descoperite şi folosite de către organizaţiile private şi de sănătate publică pentru a acţiona, prin această abordare fără precedent de învăţare automată", afirmă autorul principal al studiului, William Balch, profesor în cadrul departamentului de medicină moleculară de la Scripps Research, într-un comunicat.
Cercetătorii au dezvoltat un software de învăţare automată folosind o tehnică cunoscută sub numele de covarianţă spaţială bazată pe procese gaussiene.
Acest software a corelat trei seturi de date înregistrate pe parcursul pandemiei: secvenţele genetice ale variantelor SARS-CoV-2 găsite la persoanele infectate din întreaga lume, frecvenţa acestor variante şi rata globală de mortalitate a Covid-19.
Sistemul poate utiliza date din registrele disponibile public şi date genetice nou descoperite.
Studiul, publicat vineri, în revista Cell Patterns, indică faptul că software-ul le-a permis cercetătorilor să monitorizeze seturile de modificări genetice care apar, la nivel global, în variantele SARS-CoV-2 - virusul care provoacă Covid.
Un nou sistem de învăţare automată al cercetătorilor de la Scripps Research urmăreşte modul în care evoluează tulpinile epidemice ale virusurilor. Această tehnologie ar fi putut prezice apariţia „variantelor îngrijorătoare" ale SARS-CoV-2 înainte de desemnarea lor oficială de către Organizaţia Mondială a Sănătăţii (OMS). Credit: Grafic realizat cu ajutorul BioRender.com
Echipa a observat tendinţe care indicau, de obicei, creşterea ratelor de transmitere şi scăderea ratelor de mortalitate.
Aceste tendinţe reflectă adaptarea virusului la măsurile de lock-down, purtarea măştii, programe de vaccinare, creşterea imunităţii naturale în rândul populaţiei globale şi competiţia continuă între diferitele variante SARS-CoV-2.
„Am putut observa că variantele genetice cheie au apărut şi au devenit mai răspândite, în timp ce rata mortalităţii s-a modificat şi ea, iar toate acestea se întâmplau cu câteva săptămâni înainte ca tulpinile COV care conţineau aceste variante să fie desemnate oficial de către OMS", a explicat Balch.
„O mare lecţie învăţată în această cercetare a fost aceea că este important să se ţină cont nu doar de cele câteva variante proeminente, ci şi de zecile de mii de alte variante nedesemnate, pe care noi le numim materia întunecată - necunoscută - a variantelor".
Echipa sugerează că un sistem similar ar putea fi folosit pentru a monitoriza îndeaproape evoluţia viitoarelor pandemii virale în timp real.
Acest lucru ar putea permite oamenilor de ştiinţă să prevadă schimbările în traiectoria unei pandemii, cum ar fi creşterile semnificative ale ratelor de infecţie, la timp pentru a pune în aplicare contramăsuri.â
„Acest sistem şi metodele tehnice care stau la baza sa au multe posibile aplicaţii viitoare", spune Dr. Ben Calverley.
Echipa este optimistă cu privire la faptul că abordarea lor poate contribui la o înţelegere mai profundă a biologiei virusurilor, promovând astfel dezvoltarea unor tratamente şi vaccinuri mai eficiente.
