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新算法高效预测病毒天然宿主

2018-11-06 10:43 来源:科技日报

  据美国《科学》杂志4日消息,英国格拉斯哥大学研究团队发布了一项最新人工智能研究报告:科学家借助全新的机器学习算法,可以更高效地从基因层面预测埃博拉和寨卡等病毒的天然宿主,从而采取措施预防这些病毒传播到人类身上。

  科学家一直试图在第一时间发现病毒的天然宿主,这对人类的传染病防控事业来说非常重要。因为我们已经知道,相当多的致命病毒都是首先在野生动物和昆虫群体中大面积传播,之后通过各种途径感染到人类,并最终导致严重的传染病疫情。不过,如果要通过基因组序列的方式去确认每一种病毒的宿主,通常都是非常耗时的工作,反而容易对疾病防控造成延误。

  此次,格拉斯哥大学研究团队研发了一种机器学习算法,主要针对这一问题,可以把这个耗时过程大幅缩短。研究人员通过分析超过500种病毒的基因组信息来训练这个算法,从而让算法学会将病毒基因组中的特征与它们的动物源头一一匹配,进一步预测出哪种病毒来自哪个动物宿主,实验中的准确率令人满意。

  研究团队现阶段正开发一个应用程序,可让全球科学家都能提交不同病毒的基因组序列信息,进而利用这个算法快速得出匹配的动物宿主评估结果。

  该研究的作者之一、格拉斯哥大学科学家达尼艾尔·斯特赖克尔认为,如果机器算法能够做到利用基因组信息来预测病毒的天然生态,就可帮助相关人员在最快的时间内确定病毒的动物宿主,这也意味着,我们可以更早地进行干预,预防病毒传播给人类。

  总编辑圈点

  果然,随着AI进一步发展,它真的可以“救命”。犹记当年,为了确认SARS究竟从何而来,科研人员花了差不多13年。他们先是找到了果子狸,又发现果子狸只是一个感染源;于是继续寻找,检测了数百只蝙蝠,才在菊头蝠身上找到了和SARS相似的冠状病毒。科学家们为了确认病毒源头,“哪里有蝙蝠洞去哪里”;追寻之路漫长、寂寞又充满风险。如果AI能够帮助我们迅速缩小范围,锁定病毒的始作俑者,那么,科研人员也能将更多精力,投入更有创造性的分析病毒和预防病毒工作上了。

编辑: 罗予岐

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