Ученые Scripps Research разрабатывают ИИ на основе

ЛА-ХОЛЬЯ, Калифорния — Ученые Scripps Research разработали систему машинного обучения — своего рода приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое может отслеживать подробную эволюцию эпидемических вирусов и предсказывать появление вариантов вирусов с новыми важными свойствами.

В газете в Шаблоны ячеек 21 июля 2023 года ученые продемонстрировали систему, используя данные о зарегистрированных вариантах SARS-CoV-2 и показателях смертности от COVID-19. Они показали, что система могла предсказать появление новых «вызывающих беспокойство вариантов» SARS-CoV-2 (VOC) до их официального обозначения Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ). Их выводы указывают на возможность использования такой системы в режиме реального времени для отслеживания будущих вирусных пандемий.

«Существуют правила эволюции пандемического вируса, которые мы не поняли, но которые могут быть обнаружены и использованы в практическом смысле частными и государственными организациями здравоохранения с помощью этого беспрецедентного подхода машинного обучения», — говорит старший автор исследования Уильям Балч, доктор философии, профессор кафедры молекулярной медицины в Scripps Research.

Соавторами исследования были Сальваторе Логуэрцио, доктор философии, штатный научный сотрудник лаборатории Balch во время исследования, а в настоящее время штатный научный сотрудник Исследовательского трансляционного института Скриппса; и Бен Калверли, доктор философии, научный сотрудник лаборатории Балча.

Лаборатория Балча специализируется на разработке вычислительных методов, часто основанных на искусственном интеллекте, для освещения того, как генетические вариации влияют на симптомы и распространение болезней. В этом исследовании они применили свой подход к пандемии COVID-19. Они разработали программное обеспечение для машинного обучения, используя стратегию, называемую пространственной ковариацией на основе гауссовского процесса, чтобы связать три набора данных, охватывающих течение пандемии: генетические последовательности вариантов SARS-CoV-2, обнаруженных у инфицированных людей во всем мире, частоты этих вариантов и глобальный уровень смертности от COVID-19.

«В этом вычислительном методе использовались данные из общедоступных репозиториев, — говорит Логерсио. «Но его можно применить к любому ресурсу генетического картирования».

Программное обеспечение позволило исследователям отслеживать наборы генетических изменений, появляющихся в вариантах SARS-CoV-2 по всему миру. Эти изменения, обычно имеющие тенденцию к увеличению скорости распространения и снижению уровня смертности, означают адаптацию вируса к изоляции, ношению масок, вакцинам, повышению естественного иммунитета среди населения мира и неустанной конкуренции между самими вариантами SARS-CoV-2.

«Мы могли видеть, как появлялись и становились все более распространенными варианты ключевых генов, поскольку уровень смертности также менялся, и все это происходило за несколько недель до того, как ЛОС, содержащие эти варианты, были официально определены ВОЗ», — говорит Балч.

Он и его команда показали, что они могут использовать эту систему отслеживания SARS-CoV-2 в качестве «детектора аномалий» раннего предупреждения о генных вариантах, связанных со значительными изменениями в распространении вируса и уровне смертности.

«Один из важных уроков этой работы заключается в том, что важно учитывать не только несколько известных вариантов, но и десятки тысяч других неопределенных вариантов, которые мы называем «вариантной темной материей», — говорит Балч.

Исследователи отмечают, что аналогичная система может использоваться для отслеживания детальной эволюции будущих вирусных пандемий в режиме реального времени. В принципе, это позволило бы ученым предсказать изменения в траектории пандемии — например, значительное увеличение уровня заражения — и вовремя принять соответствующие контрмеры общественного здравоохранения.

Балч и его коллеги также предполагают использование своего подхода для лучшего понимания биологии вирусов и, таким образом, для улучшения разработки методов лечения и вакцин. В настоящее время они используют свою систему искусственного интеллекта, чтобы раскрыть ключевые детали того, как различные белки SARS-CoV-2 работали вместе в эволюции пандемии.

«Эта система и лежащие в ее основе технические методы имеют много возможных применений в будущем», — говорит Калверли.

«Понимание эволюционного баланса хозяина и патогена с помощью моделирования гауссовского процесса SARS-CoV-2» в соавторстве с Сальваторе Логуерсио, Беном Калверли, Чао Ван, Дэниелом Шаком, Пей Чжао, Шухонг Сун, Скоттом Бадингером и Уильямом Балчем.

Об исследованиях Скриппса

Scripps Research – это независимый некоммерческий биомедицинский институт, который по рейтингу Nature Index считается одним из самых влиятельных в мире благодаря своему влиянию на инновации. Мы улучшаем здоровье человека посредством глубоких открытий, направленных на решение насущных медицинских проблем во всем мире. Наше подразделение по поиску и разработке лекарств, Calibr, работает рука об руку с учеными из разных дисциплин, чтобы как можно быстрее и эффективнее предлагать новые лекарства пациентам, в то время как команды Научно-исследовательского трансляционного института Скриппса используют геномику, цифровую медицину и передовую информатику для понимания индивидуального здоровья и повышения эффективности здравоохранения. Scripps Research также готовит следующее поколение ведущих ученых в нашей Высшей школе Скаггса, которая неизменно входит в десятку лучших программ США по химии и биологическим наукам. Узнайте больше на www.scripps.edu.