KI-Modell sagt voraus, welche Tierviren wahrscheinlich auf den Menschen übergehen werden

DONNERSTAG, 30.09.2021 (HealthDay News)

Künstliche Intelligenz (KI) könnte möglicherweise das nächste Virus erkennen, das von Tieren auf Menschen überspringt, berichten schottische Forscher.

Krankheiten zu erkennen, bevor sie für den Menschen gefährlich werden, ist eine Herausforderung, denn nur wenige der fast 2 Millionen tierischen Viren können den Menschen infizieren. Durch die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen können Forscher genetische Muster von Viren analysieren, die Menschen infizieren könnten.

„Unsere Ergebnisse zeigen, dass sich das zoonotische Potenzial von Viren in überraschend hohem Maße aus ihrer Genomsequenz ableiten lässt“, berichten die Forscher der Universität Glasgow. „Durch die Hervorhebung von Viren mit dem größten Zoonosepotenzial ermöglicht das genombasierte Ranking eine gezieltere weitere ökologische und virologische Charakterisierung.“

Die Forscher sagten, die Modelle seien jedoch nur ein erster Schritt zur Identifizierung tierischer Viren, die das Potenzial haben, Menschen zu infizieren. Viren, die von den Modellen gekennzeichnet werden, müssen durch Labortests bestätigt werden, bevor die Forscher weitere Studien finanzieren.

Obwohl diese Modelle vorhersagen können, ob Viren Menschen infizieren könnten, ist dies nur ein Teil des breiteren Risikos. Das Zoonoserisiko wird auch davon beeinflusst, wie zerstörerisch ein Virus beim Menschen ist, sowie seine Fähigkeit, zwischen Menschen zu übertragen, und die ökologischen Bedingungen zum Zeitpunkt der Exposition des Menschen.

Die Ergebnisse wurden online am 28. September in der Zeitschrift veröffentlicht PLoS Biologie.

Co-Autor Simon Babayan vom Institute of Biodiversity an der University of Glasgow sagte diese Erkenntnisse fügen wichtige Informationen zu denen hinzu, die aus der genetischen Sequenzierung von Viren mithilfe von KI-Techniken gewonnen wurden.

„Eine Genomsequenz ist normalerweise die erste und oft einzige Information, die wir über neu entdeckte Viren haben, und je mehr Informationen wir daraus extrahieren können, desto eher können wir den Ursprung des Virus und das damit verbundene Zoonoserisiko identifizieren“, sagte er sagte in einer Pressemitteilung eines Journals.

„Je mehr Viren charakterisiert werden, desto effektiver werden unsere Modelle für maschinelles Lernen bei der Identifizierung der seltenen Viren, die genau überwacht und für die präventive Impfstoffentwicklung priorisiert werden sollten“, fügte Babayan hinzu.

Mehr Informationen

Um mehr über Viren zu erfahren, besuchen Sie die Nationales US-amerikanisches Humangenomforschungsinstitut.

QUELLE: PLoS Biologie, Pressemitteilung, 28. September 2021

Steven Reinberg

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