ИИ может предсказать следующий вирус, который перейдет от животных к людям

Большинство новых инфекционных заболеваний человека (таких как COVID-19) являются зоонозными — вызваны вирусами, происходящими от других видов животных. Более раннее выявление вирусов высокого риска может улучшить приоритеты исследований и эпиднадзора. Исследование, опубликованное в PLOS Biology 28 сентября, предполагает, что машинное обучение (тип искусственного интеллекта), использующее геномы вирусов, может предсказать вероятность заражения человека любым вирусом, инфицирующим животных, при биологически значимом воздействии.

Выявление зоонозных заболеваний до их появления — серьезная проблема, поскольку лишь небольшая часть из примерно 1,67 миллиона вирусов животных способна инфицировать человека. Чтобы разработать модели машинного обучения с использованием последовательностей вирусных геномов, исследователи сначала составили набор данных из 861 вида вирусов из 36 семейств. Затем они построили модели машинного обучения, которые присваивали вероятность заражения человека на основе таксономии вируса и/или родства с известными вирусами, инфицирующими человека. Затем авторы применили лучшую модель для анализа закономерностей в прогнозируемом зоонозном потенциале дополнительных геномов вирусов, отобранных из ряда видов.

Исследователи обнаружили, что вирусные геномы могут иметь обобщаемые черты, не зависящие от таксономических связей вирусов, которые могут предрасполагать вирусы к заражению человека. Им удалось разработать модели машинного обучения, способные идентифицировать кандидатов в зоонозы с использованием вирусных геномов. Эти модели имеют ограничения, так как компьютерные модели являются лишь предварительным этапом выявления зоонозных вирусов с потенциалом заражения человека. Вирусы, отмеченные моделями, потребуют подтверждающего лабораторного тестирования, прежде чем будут предприняты крупные дополнительные исследовательские инвестиции. Кроме того, хотя эти модели предсказывают, могут ли вирусы заражать людей, способность к заражению — лишь одна часть более широкого зоонозного риска, на который также влияют вирулентность вируса для человека, способность передаваться между людьми и экологические условия в момент воздействия на человека.

По словам авторов, «Наши результаты показывают, что зоонозный потенциал вирусов можно определить в удивительно большой степени по последовательности их генома. Выделяя вирусы с наибольшим потенциалом стать зоонозными, ранжирование на основе генома позволяет более эффективно проводить дальнейшую экологическую и вирусологическую характеристику».

«Эти выводы добавляют решающий элемент к уже удивительному количеству информации, которую мы можем извлечь из генетической последовательности вирусов с помощью методов ИИ, — добавляет Бабаян. — Геномная последовательность, как правило, является первой и часто единственной информацией, которую мы имеем о вновь обнаруженных вирусах, и чем больше информации мы можем извлечь из нее, тем скорее мы сможем определить происхождение вируса и зоонозный риск, который он может представлять. По мере характеристики большего числа вирусов наши модели машинного обучения станут более эффективными в выявлении редких вирусов, за которыми следует внимательно следить и отдавать приоритет в разработке превентивных вакцин».