Переход следующего вируса от животных к людям предскажет искусственный интеллект
Раннее выявление зоонозных вирусов высокого риска, таких COVID-19, в фокусе внимания британских ученых.
Исследование, опубликованное в PLOS Biology Нардусом Моллентце, Саймоном Бабаяном и Дэниелом Штрейкером из Университета Глазго, Великобритания, предполагает, что машинное обучение (тип искусственного интеллекта) с использованием вирусных геномов поможет предсказать вероятность того, что любой вирус, заражающий животных, заразит людей при биологически значимом воздействии.
Выявление зоонозных заболеваний до их появления является серьезной проблемой, потому что лишь небольшая часть из примерно 1,67 миллиона вирусов животных способна инфицировать людей. Чтобы разработать модели машинного обучения с использованием последовательностей вирусного генома, исследователи сначала собрали набор данных из 861 вида вирусов из 36 семейств. Затем они построили модели машинного обучения, которые определяли вероятность заражения человека на основе таксономии вируса и/или родства с известными вирусами, заражающими человека.
Далее авторы применили наиболее эффективную модель для анализа закономерностей в прогнозируемом зоонозном потенциале дополнительных вирусных геномов, взятых у ряда видов.
Исследователи обнаружили, что вирусные геномы обладают обобщаемыми характеристиками, которые не зависят от таксономических отношений вирусов, и могут способствовать адаптации вирусов к заражению людей.
Им удалось разработать модели машинного обучения, способные выявлять кандидатов на зоонозы с использованием вирусных геномов. У этих моделей есть ограничения, поскольку компьютерные модели - это только предварительный шаг к идентификации зоонозных вирусов, потенциально способных заразить людей.
Вирусы, помеченные моделями, потребуют подтверждающих лабораторных испытаний, прежде чем проводить крупные дополнительные инвестиции в исследования. Кроме того, хотя эти модели предсказывают, могут ли вирусы инфицировать людей, способность инфицировать - это лишь одна часть более широкого зоонозного риска, на который также влияет вирулентность человеческого вируса, способность передаваться между людьми.
«Геномная последовательность, как правило, является первой, а зачастую и единственной имеющейся у нас информацией о вновь обнаруженных вирусах, и чем больше информации мы сможем извлечь из нее, тем скорее мы сможем определить происхождение вируса и зоонозный риск, который он может представлять. Чем больше вирусов охарактеризовано, тем более эффективными станут наши модели машинного обучения для выявления редких вирусов, которые следует тщательно отслеживать и уделять приоритетное внимание при разработке превентивной вакцины», отметил Бабаян.
Источник: agroxxi.ru
Исследование, опубликованное в PLOS Biology Нардусом Моллентце, Саймоном Бабаяном и Дэниелом Штрейкером из Университета Глазго, Великобритания, предполагает, что машинное обучение (тип искусственного интеллекта) с использованием вирусных геномов поможет предсказать вероятность того, что любой вирус, заражающий животных, заразит людей при биологически значимом воздействии.
Выявление зоонозных заболеваний до их появления является серьезной проблемой, потому что лишь небольшая часть из примерно 1,67 миллиона вирусов животных способна инфицировать людей. Чтобы разработать модели машинного обучения с использованием последовательностей вирусного генома, исследователи сначала собрали набор данных из 861 вида вирусов из 36 семейств. Затем они построили модели машинного обучения, которые определяли вероятность заражения человека на основе таксономии вируса и/или родства с известными вирусами, заражающими человека.
Далее авторы применили наиболее эффективную модель для анализа закономерностей в прогнозируемом зоонозном потенциале дополнительных вирусных геномов, взятых у ряда видов.
Исследователи обнаружили, что вирусные геномы обладают обобщаемыми характеристиками, которые не зависят от таксономических отношений вирусов, и могут способствовать адаптации вирусов к заражению людей.
Им удалось разработать модели машинного обучения, способные выявлять кандидатов на зоонозы с использованием вирусных геномов. У этих моделей есть ограничения, поскольку компьютерные модели - это только предварительный шаг к идентификации зоонозных вирусов, потенциально способных заразить людей.
Вирусы, помеченные моделями, потребуют подтверждающих лабораторных испытаний, прежде чем проводить крупные дополнительные инвестиции в исследования. Кроме того, хотя эти модели предсказывают, могут ли вирусы инфицировать людей, способность инфицировать - это лишь одна часть более широкого зоонозного риска, на который также влияет вирулентность человеческого вируса, способность передаваться между людьми.
«Геномная последовательность, как правило, является первой, а зачастую и единственной имеющейся у нас информацией о вновь обнаруженных вирусах, и чем больше информации мы сможем извлечь из нее, тем скорее мы сможем определить происхождение вируса и зоонозный риск, который он может представлять. Чем больше вирусов охарактеризовано, тем более эффективными станут наши модели машинного обучения для выявления редких вирусов, которые следует тщательно отслеживать и уделять приоритетное внимание при разработке превентивной вакцины», отметил Бабаян.
Источник: agroxxi.ru
Новости
Что посмотреть профессионалам отрасли молочного и мясного скотоводства: обзор новинок и интересных акций
15.12.2025 27Россия сохраняет квоты на ввоз говядины и мяса птицы в 2026 году
15.12.2025 135Ограничение покупки вредных продуктов по социальным талонам: шаг к здоровью или ограничение свободы?
15.12.2025 202Ужесточение мер контроля во Франции на фоне вспышек нодулярного дерматита у крупного рогатого скота
15.12.2025 87Итоги работы агропромышленного комплекса Иркутской области в 2025 году и планы на 2026 год
15.12.2025 176Молоко без коров: революция в производстве молочных продуктов от стартапа Remilk
15.12.2025 86Бразилия открывает новые горизонты: экспорт говядины в Гватемалу
15.12.2025 88Правительство не выявило вредных воздействий пальмового масла на здоровье
15.12.2025 118Сюрпризы 2025 года: каким он оказался для молочной отрасли России?
14.12.2025 268Минсельхоз сохранит на 2026 год привязку ставки льготного кредитования к ключевой ставке ЦБ
14.12.2025 449«Черкизово» заявило о безопасности продукции мясоперерабатывающего завода в Москве
14.12.2025 362Расследование выявило широкое применение антибиотиков и гормонов в бразильском скотоводстве
14.12.2025 262Рост мирового производства белка замедлится на фоне сокращения выпуска говядины и свинины — Rabobank
14.12.2025 304Подписаться на новости