Человек, животные и болезни: искусственный интеллект поможет выявить новые вирусы

Искусственный интеллект (ИИ) может стать ключом к тому, чтобы помочь ученым определить следующий вирус животных, способный заразить человека.

В исследовании, опубликованном во вторник в журнале PLoS Biology, группа ученых из Глазго заявила, что она разработала геномную модель, которая может «ретроспективно или перспективно предсказать вероятность того, что вирусы смогут заразить человека».

Группа разработала модели машинного обучения для выделения вирусов-кандидатов в зоонозы, используя сигнатуры диапазона хозяев, закодированные в вирусных геномах.

Имея набор данных из 861 вида вирусов с известным зоонозным статусом, исследователи собрали одну репрезентативную последовательность генома из сотен видов РНК- и ДНК-вирусов, охватывающих 36 вирусных семейств.

Они классифицировали каждый вирус как способный инфицировать человека или нет, что было сделано путем объединения трех ранее опубликованных наборов данных, в которых данные приводились на уровне видов вирусов и не учитывалась возможность вариации ареала хозяина внутри видов вирусов.

Исследователи обучили модели классифицировать вирусы соответствующим образом.

Бинарные прогнозы правильно определили почти 72% вирусов, которые преимущественно или исключительно инфицируют человека, и почти 70% зоонозных вирусов как инфицирующие человека, хотя показатели варьировались между семействами вирусов.

После дальнейшего преобразования прогнозируемых вероятностей зоонозного потенциала в четыре категории, 92% вирусов, инфицирующих человека, имели средний, высокий или очень высокий зоонозный потенциал, а в общей сложности 18 вирусов, которые в настоящее время не считаются инфицирующими человека по их критериям, имели очень высокий зоонозный потенциал — по крайней мере, три из них имели серологические доказательства заражения человека, что позволяет предположить, что они могут быть действительными зоонозами.

«По всему набору данных 77,2% вирусов с очень высоким зоонозным потенциалом были известны как вирусы, заражающие человека», — пишут исследователи.

Далее ученые протестировали несколько моделей, основанных на обучении, чтобы найти наиболее эффективную модель, которая была использована для ранжирования 758 видов вирусов — и 38 семейств вирусов — не присутствующих в обучающих данных.

Среди второго набора из 645 вирусов, связанных с животными, исключенных из учебных данных, модели предсказали повышенный риск зоонозной передачи генетически схожих вирусов, связанных с нечеловеческими приматами.

«В совокупности наши результаты соответствуют ожиданиям, что относительно близкая филогенетическая близость нечеловеческих приматов может способствовать обмену вирусами с человеком, и предполагают, что это может частично отражать общее селективное давление на состав вирусных геномов как у человека, так и у нечеловеческих приматов. Однако широкие различия между другими группами животных, по-видимому, оказывают меньшее влияние на зоонозный потенциал, чем характеристики вирусов», — говорят авторы.

В целом, 70,8% вирусов, отобранных у людей, были правильно идентифицированы с высоким или очень высоким зоонозным потенциалом.

Во втором исследовании был предсказан зоонозный потенциал всех признанных в настоящее время видов коронавирусов, а также геномы человека и животных всех коронавирусов, связанных с тяжелым острым респираторным синдромом.

«Наши результаты показывают, что зоонозный потенциал вирусов может быть предсказан в удивительно большой степени на основе последовательности их геномов», — сообщают исследователи. «Выделяя вирусы с наибольшим потенциалом стать зоонозными, ранжирование на основе генома позволяет более эффективно проводить дальнейшую экологическую и вирусологическую характеристику».

По их словам, выявление вирусов с высоким риском и проведение дальнейших исследований может помочь в решении проблемы растущего дисбаланса между быстрыми темпами открытия вирусов и исследованиями, необходимыми для всесторонней оценки риска.

Почти 2 миллиона вирусов животных могут заразить человека.

«Важно отметить, что, учитывая диагностические ограничения и вероятность того, что не все вирусы, способные заразить человека, имели возможность появиться и быть обнаруженными, вирусы, о заражении которыми не сообщалось, могут представлять собой нереализованные, недокументированные или действительно незоонозные виды. Выявление потенциальных или недокументированных зоонозов в наших данных было априорной целью нашего анализа», — заявила группа.

«Геномная последовательность — это, как правило, первая, а зачастую и единственная информация о недавно открытых вирусах, и чем больше информации мы сможем извлечь из нее, тем быстрее мы сможем определить происхождение вируса и зоонозный риск, который он может представлять», — сказал в пресс-релизе Саймон Бабаян (Simon Babayan) из Института биоразнообразия при Университете Глазго.

«Чем больше вирусов будет охарактеризовано, тем более эффективными станут наши модели машинного обучения для выявления редких вирусов, за которыми следует внимательно следить и отдавать предпочтение для разработки превентивных вакцин», — добавил он.

Источник: NYpost


Login

Добро пожаловат! Войдите в свой аккаунт

Запомни меня Забыли пароль?
Lost Password