Un „sistem de avertizare timpurie” pentru viitoarele pandemii, creat de oamenii de știință cu ajutorul AI
Un nou sistem de învățare automată urmărește modul în care evoluează virusurile care pot provoca epidemii. Potrivit experților, această tehnologie ar fi putut prezice apariția „variantelor îngrijorătoare” (COV-2) ale SARS-CoV-2 înainte de desemnarea lor oficială de către Organizația Mondială a Sănătății (OMS).
Oamenii de știință de la Institutul Scripps Research, din California, au dezvoltat un „sistem de avertizare timpurie” în caz de pandemie, utilizând inteligența 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 Organizația Mondială a Sănătății.
Echipa de cercetători consideră că sistemul lor poate identifica potențiale pandemii virale în stadii incipiente, înainte ca acestea să devină crize mondiale.
Sistemul lor de învățare automată, o aplicație bazată pe inteligența artificială, este capabil să urmărească evoluția complexă a tulpinilor epidemice și să prezică apariția unor variante virale care ar putea reprezenta o amenințare pentru publicul larg.
„Există reguli de evoluție a tulpinilor pandemice ale virusurilor pe care nu le-am înțeles, dar care pot fi descoperite și folosite de către organizațiile private și de sănătate publică pentru a acționa, prin această abordare fără precedent de învățare 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 învățare automată folosind o tehnică cunoscută sub numele de covarianță spațială bazată pe procese gaussiene.
Acest software a corelat trei seturi de date înregistrate pe parcursul pandemiei: secvențele genetice ale variantelor SARS-CoV-2 găsite la persoanele infectate din întreaga lume, frecvența acestor variante și rata globală de mortalitate a Covid-19.
Sistemul poate utiliza date din registrele disponibile public și 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 învățare automată al cercetătorilor de la Scripps Research urmărește modul în care evoluează tulpinile epidemice ale virusurilor. Această tehnologie ar fi putut prezice apariția „variantelor îngrijorătoare” ale SARS-CoV-2 înainte de desemnarea lor oficială de către Organizația Mondială a Sănătății (OMS). Credit: Grafic realizat cu ajutorul BioRender.com
Echipa a observat tendințe care indicau, de obicei, creșterea ratelor de transmitere și scăderea ratelor de mortalitate.
Aceste tendințe reflectă adaptarea virusului la măsurile de lock-down, purtarea măștii, programe de vaccinare, creșterea imunității naturale în rândul populației globale și competiția continuă între diferitele variante SARS-CoV-2.
„Am putut observa că variantele genetice cheie au apărut și au devenit mai răspândite, în timp ce rata mortalității s-a modificat și ea, iar toate acestea se întâmplau cu câteva săptămâni înainte ca tulpinile COV care conțineau aceste variante să fie desemnate oficial de către OMS”, a explicat Balch.
„O mare lecție învățată în această cercetare a fost aceea că este important să se țină cont nu doar de cele câteva variante proeminente, ci și 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 evoluția viitoarelor pandemii virale în timp real.
Acest lucru ar putea permite oamenilor de știință să prevadă schimbările în traiectoria unei pandemii, cum ar fi creșterile semnificative ale ratelor de infecție, la timp pentru a pune în aplicare contramăsuri.â
„Acest sistem și metodele tehnice care stau la baza sa au multe posibile aplicații viitoare”, spune Dr. Ben Calverley.
Echipa este optimistă cu privire la faptul că abordarea lor poate contribui la o înțelegere mai profundă a biologiei virusurilor, promovând astfel dezvoltarea unor tratamente și vaccinuri mai eficiente.
Niciun comentariu!
Poți adăuga unul pentru a porni o conversație.