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澳科大團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出能預(yù)測(cè)潛在新冠病毒危險(xiǎn)突變株的人工智能模型

  新華社澳門(mén)8月1日電(記者劉剛 李寒芳)由澳門(mén)科技大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)國(guó)際合作小組開(kāi)發(fā)出一種創(chuàng)新的人工智能預(yù)測(cè)模型——“UniBind”,能夠預(yù)測(cè)新冠病毒中的哪些突變株將對(duì)人類(lèi)構(gòu)成重大威脅。

  新冠病毒能不斷進(jìn)化產(chǎn)生新的突變株,來(lái)逃避疫苗接種或自然感染所提供的免疫保護(hù),導(dǎo)致嚴(yán)重疾病或死亡的增加!癠niBind”通過(guò)分析全球監(jiān)測(cè)產(chǎn)生的600多萬(wàn)個(gè)病毒序列數(shù)據(jù),可預(yù)測(cè)哪些突變會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重病毒傳染力的增加,以及哪些突變會(huì)導(dǎo)致病毒對(duì)抗體或疫苗產(chǎn)生抗性。

  這項(xiàng)研究發(fā)表在最新一期的《自然醫(yī)學(xué)》雜志上,有助改變?nèi)祟?lèi)分析新冠疫情以及其他潛在傳染病的模式和能力。

  “目前的人工智能方法大多只能通過(guò)分析一種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),這限制了其準(zhǔn)確性!甎niBind’能整合分析各種不同實(shí)驗(yàn)來(lái)源和模態(tài)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)!边@一研究的主導(dǎo)者、澳門(mén)科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授張康說(shuō)。

  此外,“UniBind”可預(yù)測(cè)對(duì)其他新出現(xiàn)的病毒菌株的免疫效果,并評(píng)估感染的嚴(yán)重程度。

  據(jù)介紹,研究團(tuán)隊(duì)利用“UniBind”模擬了3萬(wàn)多個(gè)虛擬毒株,并正確預(yù)測(cè)了目前占主導(dǎo)地位的突變株的演變,如奧密克戎XBB和BQ突變株。在目前突變株的基礎(chǔ)上,“UniBind”已經(jīng)確定A475N和S494K突變與抗體抗性有關(guān),因此可能會(huì)驅(qū)動(dòng)未來(lái)突變株的出現(xiàn)。

  研究團(tuán)隊(duì)還利用“UniBind”探索了各種β冠狀病毒與不同宿主受體的結(jié)合能力,結(jié)果表明該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同病毒及其突變株對(duì)不同物種的親和力。這對(duì)發(fā)現(xiàn)重大流行病中間宿主、預(yù)測(cè)病毒跨物種傳播途徑具有重要意義。


編輯:任己章
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