Учените разработват ИИ система, която да ни предупреждава за следваща пандемия

Всички знаем колко опустошителна бе пандемията от COVID-19 – и можеше да бъде още по-лошо, ако не бяха усилията на учени и здравни работници по целия свят. Но какво ще стане, ако можем да се запознаем със следващите най-опасни варианти на даден вирус, преди да се превърнат в глобална заплаха?

Е, нова ИИ система може да направи това. Може да ни предупреди за появата на опасни варианти на вируса в бъдещи пандемии, според проучване на учени от Scripps Research и Northwestern University в САЩ.

EWAD

Системата, наречена ранно откриване на аномалии (EWAD), използва машинно обучение, за да анализира генетичните последователности, честотите и нивата на смъртност на вариантите на вируса, докато се разпространяват по света.

Изследователите тестваха EWAD върху реални данни от пандемията COVID-19 и установиха, че е в състояние точно да предскаже кои варианти ще възникнат, когато вирусът мутира. Системата може също така да оцени как мерките за обществено здраве като ваксини и носенето на маски биха повлияли на развитието на вируса.

Проучването показва, че EWAD може да ни помогне да се подготвим и да отговорим на бъдещи епидемии чрез идентифициране на потенциални заплахи, преди те да бъдат официално определени от Световната здравна организация (СЗО).

„Можехме да видим ключови генетични варианти да се появяват и да стават все по-разпространени, тъй като нивото на смъртност също се промени и всичко това се случва седмици преди летливите органични съединения, съдържащи тези варианти, да бъдат официално определени от СЗО“, казва Уилям Балч, микробиолог в Scripps Research и един от водещите автори на изследването.

ИИ системата използва математическа техника, наречена пространствена ковариация, базирана на процеса на Гаус, която може да предскаже нови данни въз основа на съществуващи данни и техните взаимоотношения. Системата може също да открие модели и правила на еволюцията на вируса, които иначе са скрити в огромното количество данни.

Поуки

„Един от големите уроци от тази работа е, че е важно да се вземат предвид не само няколко видни варианта, но също така и десетките хиляди други необозначени варианта, които наричаме „вариант на тъмна материя“, казва Балч.

Изследователите казват, че тяхната система също може да ни помогне да разберем повече за основното биологично развитие на вирусите и как те се адаптират към различни среди. Това може да доведе до по-добро лечение и стратегии за превенция на вирусни заболявания.

„Тази система и нейните основни технически методи имат много възможни бъдещи приложения“, казва Бен Калвърли, математик в Scripps Research и друг водещ автор на изследването.

Изследването е публикувано в списанието Cell Patterns.