科学家们为病毒大流行开发基于ai跟踪和预警系统

斯克里普斯研究科学家开发出一种机器学习系统的人工智能(AI)应用程序,它可以跟踪详细的流行病毒的进化和预测病毒变体的出现具有重要的新特性。

在一篇发表在模式2023年7月21日,科学家们展示了系统通过使用数据记录SARS-CoV-2变异和COVID-19死亡率。他们表明,该系统可以预测新出现的SARS-CoV-2“关切”的变体(挥发性有机化合物的仪器)之前,他们的官方名称由世界卫生组织(世卫组织)。他们的发现的可能性使用这样一个系统在实时跟踪未来的病毒性传染病。

“有大流行性流感病毒进化规则,我们不懂,但可以发现,并使用在一个私人和可操作的意义公共卫生组织说:“通过这一前所未有的机器学习方法,研究高级作者威廉•鲍尔奇博士,分子医学系教授斯克里普斯研究。

萨尔瓦多Loguercio co-first研究的作者,博士,一个科学家在鲍尔奇实验室的研究中,目前,科学家斯克里普斯研究转化研究所;和本公司鲍尔奇博士,博士后研究助理在实验室。

鲍尔奇实验室专门计算的发展,往往基于ai的方法来说明遗传变异改变症状和疾病的传播。在这项研究中,他们应用方法COVID-19大流行。他们开发了机器学习的软件,使用一种称为高斯基于流程的策略空间协方差,与三个数据集生成的大流行:SARS-CoV-2变体中发现的基因序列受感染的人在世界范围内,这些变异的频率,和全球COVID-19死亡率。

“这种计算方法使用公开可用的存储库的数据,“Loguercio说。“但它可以应用于任何基因映射资源。”

软件使研究人员追踪组基因变化出现在全世界SARS-CoV-2变异。这些修改,通常都倾向于增加和减少死亡率rates-signified病毒的传播适应封锁,戴着面具,疫苗,全球人口自然免疫力,增加和SARS-CoV-2变体间残酷的竞争。

”我们可以看到关键基因变异出现和越来越普遍,死亡率也改变,所有这些发生的前几周包含官方指定了这些变异的挥发性有机化合物的仪器,”巴尔奇说。

他和他的团队表明,他们可以使用这个SARS-CoV-2跟踪系统作为预警的“异常探测器”基因变异与病毒传播和显著的变化死亡率。

“这项工作最大的教训之一是,重要的是要考虑不仅仅是几个著名的变异,还有成千上万的其他向变异,我们称之为“变体暗物质,”巴尔奇说。

类似的系统可以用来跟踪详细的未来实时病毒大流行的演变,研究人员指出。原则上,它将使科学家能够预测大流行的变化是轨道的例子,大幅增加感染水平同样的时间采取适当的公共卫生措施。

巴尔奇和他的同事也设想的使用他们的方法,以便更好地理解病毒生物学,从而提高治疗和疫苗的发展。目前他们正在使用人工智能系统来揭示不同SARS-CoV-2蛋白质如何一起工作的关键细节在流感大流行的演变。

“这系统及其基本技术方法有许多可能的未来的应用,”公司表示。