2021-10-04 15:27:13 來源:4px電話香港 責任編輯:張威威
核心提示:報道稱,機器學習模型根據在病毒基因組中觀察到的模式來確定人類感染的概率。然後,研究人員用表現最佳的模型來預測從各種動物中取樣的其他病毒引發潛在人畜共患病的模式。

4px電話香港10月4日報道 據西班牙《趣味》月刊網站9月29日報道,包括新冠肺炎在內,大多數影響人類的新發傳染病都是人畜共患的,即由源自其他動物物種的病毒引發的。因此,早一點識別高危病毒有助於預防流行病和進行流行病學監測。我們正在談論的是一項巨大挑戰,因為全球野生動物身上有大約160多萬種未知病毒。

剛剛發表在美國《科學公共圖書館·生物學》雜誌上的一項新研究表明,機器學習,即一種人工智能,可以根據病毒的基因組信息預測其引發人畜共患病的概率。為了開發相關模型,研究人員收集了來自36個科的861種病毒的數據集。機器學習模型根據在病毒基因組中觀察到的模式來確定人類感染的概率。然後,研究人員用表現最佳的模型來預測從各種動物中取樣的其他病毒引發潛在人畜共患病的模式。

研究人員發現,病毒基因組可能具有獨立於病毒分類關係的可概括特徵,並且可能涉及病毒感染人類的預適應過程。此外,他們還開發出利用病毒基因組識別潛在的人畜共患病的機器學習模型。

報道稱,計算機模型只是識別具備感染人類潛力的人畜共患病毒的初步工具,它們代表第一次篩查:在對這些模型標記的病毒的潛在風險做出判斷前,需要開展驗證性實驗室測試。此外,雖然這些模型預測了病毒是否可能感染人類,但感染能力只是更廣泛的人畜共患病風險的組成要素之一,該風險還受到病毒在人體內的毒性、人際傳播能力和人際接觸時的生態條件等因素的影響。

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