Modele AI Prognozują Mutacje Wirusów, Wzmacniając Gotowość na Pandemię

Sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę w pomocy naukowcom w przewidywaniu, jak ewoluują wirusy, potencjalnie poprawiając przygotowanie na pandemie i wspomagając rozwój szczepionek i leków przeciwwirusowych.

Chociaż przewidywanie ewolucji wirusów jest jeszcze na bardzo wczesnym etapie, naukowcy korzystają z AI, aby prognozować, jak wirusy RNA, takie jak SARS-CoV-2 i grypa, będą mutować, jak szczegółowo opisano w nowym raporcie Nature.

Wirusy RNA nieustannie gromadzą mutacje, niektóre z nich mogą umożliwić im uniknięcie wykrycia przez układ immunologiczny i łatwiejsze rozprzestrzenianie się. Nature zauważa, że prognozując te mutacje, naukowcy mogliby zaprojektować skuteczniejsze szczepionki i terapie z wyprzedzeniem, radząc sobie z przyszłymi zagrożeniami zanim staną się one powszechne.

Obecnie, narzędzia AI są w stanie przewidzieć, które pojedyncze mutacje mają szanse na sukces i które warianty wirusa mogą dominować w krótkim okresie. Jednakże, Nature mówi, że przewidywanie długoterminowych zmian lub złożonych kombinacji mutacji pozostaje wyzwaniem.

Rola sztucznej inteligencji w tej dziedzinie została wzmocniona przez zaawansowane modele przewidywania struktury białek, takie jak AlphaFold, ESM-2 i ESMFold, które analizują, jak mutacje wpływają na białka wirusowe. Nature twierdzi, że te narzędzia rewolucjonizują zdolność do symulacji ewolucji wirusów i pomagają naukowcom zrozumieć, jak wirusy, takie jak SARS-CoV-2, adaptują się z czasem.

Dostępność ogromnej ilości danych genetycznych jest kluczowa dla modeli AI do przewidywania ewolucji wirusów. Dysponując niemal 17 milionami sekwencjonowanych genomów SARS-CoV-2, modele AI mają bogate źródło danych do nauki, co pozwala badaczom symulować potencjalne przyszłe warianty, jak podaje Nature.

Na przykład, model CoVFit, opracowany przez zespół Jumpeia Ito z Uniwersytetu w Tokio, był niezwykle pomocny w przewidywaniu, które warianty SARS-CoV-2 są prawdopodobne do rozprzestrzeniania się i dominowania w populacji, jak podaje Nature.

Oprócz śledzenia znanych wirusów, AI pomaga także naukowcom odkrywać nowe. Badanie opublikowane w październiku ujawniło, że badacze użyli AI do identyfikacji 70,500 nowych wirusów RNA, wiele z nich rozwija się w skrajnych środowiskach, takich jak słone jeziora i hydrotermalne kominów.

To badanie stosuje metagenomikę, co pozwala naukowcom analizować materiał genetyczny z różnorodnych ekosystemów bez hodowania poszczególnych wirusów w laboratorium.

Pomimo postępów, Nature twierdzi, że nadal istnieją wyzwania w dokładnym przewidywaniu nagłych skoków wirusów, takich jak pojawienie się wariantu Omicron, który wprowadził ponad 50 mutacji za jednym razem.

Aby te modele AI stały się jeszcze bardziej precyzyjne, potrzebują więcej niż pięć lat danych na temat ewolucji wirusów – mówi Nature. Łączenie sekwencjonowania nadzoru z danymi eksperymentalnymi poprawi predykcje i pomoże badaczom wyprzedzić ewoluujące zagrożenia wirusowe.