Hvordan generativ kunstig intelligens kan hjelpe oss å forutsi neste pandemi

Publisert av Platon

Følgere: 0

Hvordan generativ AI kan hjelpe oss med å forutsi den neste pandemien PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Virus har en uhyggelig evne til å utvikle seg raskt. Covid-19 er et sterkt eksempel. Etter hvert som viruset muterte fra beta til delta til omicron, trakk pandemien ut og verden stengte. Forskere kjempet for å tilpasse vaksiner og behandlinger til nye varianter. Viruset hadde overtaket; vi spilte innhenting.

En AI utviklet av Harvard University kan snu utviklingen ved å la oss forutsi nye varianter før de kommer. Kalt EVEscape, AI er et slags maskin "orakel" for viral evolusjon.

Opplært på data som er samlet inn før du pandemien, var algoritmen i stand til å forutsi hyppige mutasjoner og urovekkende varianter for Covid-19 og genererte også en liste over fremtidige angående varianter. Hjertet i verktøyet er en generativ AI-modell, som de som driver DALL-E or ChatGPT, men den inkluderer flere nøye utvalgte biologiske faktorer for bedre å reflektere virale mutasjoner.

Verktøyet ble ikke bygget kun for Covid-19: Det forutsier også nøyaktig varianter for influensavirus, HIV og to understuderte virus som kan utløse fremtidige pandemier.

"Vi vil vite om vi kan forutse variasjonen i virus og forutsi nye varianter," sa Dr. Debora Marks, som ledet studien ved Blavatnik Institute ved Harvard Medical School. "For hvis vi kan, vil det være ekstremt viktig for å designe vaksiner og terapier."

Det var et sterkt press for å bruke AI til å forutsi virale mutasjoner under de akutte fasene av pandemien. Selv om de var nyttige, stolte de fleste modeller på informasjon om eksisterende varianter og kunne bare produsere kortsiktige spådommer.

EVEscape, derimot, bruker evolusjonær genomikk for å kikke inn i et viruss aner, noe som resulterer i lengre prognoser og, potensielt, nok tid til å planlegge fremover og slå tilbake.

"Vi ønsker å finne ut hvordan vi faktisk kan designe vaksiner og terapier som er fremtidssikre," sa studieforfatter Dr. Noor Youssef.

Utviklet seg til å utvikle seg

Selv om virus er ekstremt tilpasningsdyktige til presset fra naturlig utvalg, utvikler de seg fortsatt som andre levende skapninger. Deres genetiske materiale muterer tilfeldig. Noen mutasjoner reduserer deres evne til å infisere verter. Andre dreper vertene sine før de kan formere seg. Men noen ganger snubler virus over en Goldilocks-variant, en som holder verten frisk nok til at insekten kan reprodusere seg og spre seg som ild i tørt gress. Selv om disse variantene er gode for å overleve virus, utløser de globale katastrofer for menneskeheten, som i tilfellet med Covid-19.

Forskere har lenge forsøkt å forutsi virale mutasjoner og deres effekter. Dessverre er det umulig å forutsi alle mulige mutasjoner. Et typisk koronavirus har omtrent 30,000 XNUMX genetiske bokstaver. Antall potensielle varianter er større enn alle elementære partikler– det vil si elektroner, kvarker og andre fundamentale partikler –i universet.

Den nye studien zoomet inn på en mer praktisk løsning. Glem å kartlegge hver variant. Med begrensede data, kan vi i det minste forutsi de farlige?

La oss spille skurk

Teamet henvendte seg til EVE, en AI tidligere utviklet for å jakte på sykdomsfremkallende genetiske varianter hos mennesker. I kjernen av algoritmen er en dyp generativ modell som kan forutsi proteinfunksjon uten kun å stole på menneskelig ekspertise.

AI lærte av evolusjonen. I likhet med arkeologer som sammenlignet skjeletter fra hominin-kusiner for å se inn i fortiden, screenet AI DNA-sekvenser som koder for proteiner på tvers av arter. Strategien viste genetiske varianter hos mennesker som er kritiske for helsen - for eksempel de som er involvert i kreft eller hjerteproblemer.

"Du kan bruke disse generative modellene til å lære fantastiske ting fra evolusjonær informasjon - dataene har skjulte hemmeligheter som du kan avsløre," sa Merker.

Den nye studien omskolerte EVE til å forutsi genetiske varianter i virus. De brukte SARS-CoV-2, viruset bak Covid-19, som et første bevis på konseptet.

Nøkkelen var å integrere virusets biologiske behov i AIs datasett.

Et viruss kjernestasjon er overlevelse. De muterer raskt, noe som noen ganger fører til genetiske endringer som kan unngå vaksiner eller antistoffbehandlinger. Imidlertid kan den samme mutasjonen skade et viruss evne til å gripe tak i verten og reprodusere - en åpenbar ulempe.

For å utelukke denne typen mutasjoner, sammenlignet AI proteinsekvenser fra et bredt spekter av koronavirus oppdaget før pandemien - det opprinnelige SARS-viruset, for eksempel, og "forkjølelsesviruset". Denne sammenligningen avslørte hvilke deler av det virale genomet som er bevart. Disse genetiske forvalterne er grunnleggende for virusets overlevelse. Fordi andre koronavirus og SARS-CoV-2 deler en felles genetisk aner, resulterer mutasjoner i disse genene sannsynligvis i død i stedet for levedyktige varianter.

Derimot spådde AI piggproteiner å være den fleksible komponenten av viruset som mest sannsynlig vil utvikle seg. Disse proteinene, spredt langs virusets overflate, er allerede mål for vaksiner og antistoffbehandlinger. Endringer i disse proteinene kan redusere effekten av dagens behandlinger.

Tilbake til fremtiden

Etterpåklokskap er 20/20 når man analyserer en pandemi. Men å få et glimt av hva som kan komme – i stedet for å prøve å ta igjen – er avgjørende hvis vi skal ta den neste pandemien i hop.

For å teste AIs prediktive evner, matchet teamet sine spådommer til GISAID-databasen (Global Initiative on Sharing All Influenza Data) for å måle nøyaktigheten. Til tross for navnet, inneholder databasen 750,000 XNUMX unike sekvenser av genetiske sekvenser for coronavirus.

EVEscape identifiserte varianter med størst sannsynlighet for å spre seg – som delta og omicron, for eksempel – med 50 prosent av toppspådommene sett under pandemien i mai 2023. Når det ble stilt mot en tidligere maskinlæring metoden var EVEscape dobbelt så god til å forutsi mutasjoner og forutsi hvilke varianter som mest sannsynlig ville unnslippe fra antistoffbehandlinger.

Å huske fortiden

EVEscapes superkraft er at den kan brukes med andre virus. Covid har dominert oppmerksomheten vår de siste tre årene. Men mindre kjente virus lurer i stillhet. Lassa- og Nipah-virus bryter for eksempel sporadisk ut i vestafrikanske og sørvestasiatiske land og har pandemipotensial. Virusene kan behandles med antistoffer, men de muterer raskt.

Ved å bruke EVEscape forutså teamet rømningsmutasjoner i disse virusene, inkludert de som allerede er kjent for å unngå antistoffer.

Ved å kombinere evolusjonær genetikk og AI viser arbeidet at "nøkkelen til fremtidig suksess er avhengig av å huske fortiden," sa Drs. Nash D. Rochman og Eugene V. Koonin ved National Center for Biotechnology Information and National Library of Medicine i Maryland, som ikke var involvert i studien.

EVEscape har kraften til å forutsi fremtidige varianter av virus – selv de som ennå er ukjente. Det kan estimere risikoen for en pandemi, og potensielt holde oss et skritt foran neste utbrudd.

Teamet bruker nå verktøyet til å forutsi neste SARS-CoV-2-variant. De sporer mutasjoner annenhver uke og rangere hver variants potensial for å utløse en ny Covid-bølge. Dataene deles med Verdens helseorganisasjon og koden er åpent tilgjengelig.

For Rochman og Koonin kan det nye AI-verktøysettet bidra til å hindre den neste pandemien. Vi kan nå håpe "COVID-19 vil for alltid forbli kjent som den mest forstyrrende pandemien i menneskets historie," skrev de.

Bildekreditt: En SARS-CoV2-viruspartikkel / National Institute of Allergy and Infectious Diseases, NIH