A vírusmutációkat előrejelző új mesterségesintelligencia-eszköz irányíthatja a Covid-19, és a következő világjárvány kezelését. Az EVEscape nevű rendszert a Harvard Medical School és az Oxfordi Egyetem fejlesztette ki. A tesztek során az eszköz pontosan megjósolta a SARS-CoV-2 vírus legaggasztóbb és leggyakoribb változatait, amelyek a világjárvány során jelentek meg.
A Nature folyóiratban megjelent tanulmány számos ígéretes eredményt mutatott. Az EVEscape előrejelzései pontosabbnak bizonyultak, mint a kísérleti megközelítések, miközben gyorsabbak és hatékonyabbak voltak, mint a laboratóriumi tesztek. Az eszköz sikeresen meghatározta azokat a terápiákat is, amelyek nehezen tudnák legyűrni az új variánsokat.
A jóslatok jelenleg is a világjárvány-megfigyelési erőfeszítésekhez nyújtanak információt. A kutatók több mint egy éve, kéthetente adnak ki rangsort a legaggasztóbb új SARS-CoV-2 törzsekről. Az eredményeket megosztják a csoportokkal, köztük az Egészségügyi Világszervezettel (WHO).
„Még mindig havonta több ezer új törzs jelenik meg — túl sok ahhoz, hogy kísérletileg tesztelni lehessen”, mondta Pascal Notin, az Oxfordi Egyetem kutatója, a tanulmány társszerzője. „Az EVEscape lehetővé teszi számunkra, hogy gyorsan meghatározzuk az új törzsek veszélyességi szintjét”.
Teszt az új vírusokon
Notin és kollégái az EVEscape-et már a HIV és az influenza mutációinak sikeres előrejelzésére is használták. Most tesztelik az eszközt kevésbé ismert, szintén világjárványt okozó betegségekre, például a Nipah és a Lassa vírusokra. A jövőben a kutatók elképzelései szerint az EVEscape a vakcinák tervezéséhez is segítséget nyújt. Jelenleg a vakcinákat és a terápiás szereket visszamenőlegesen tesztelik korábbi világjárvány-mutációkkal szemben.
Az új eszköz az EVE (Evolutionary model of Variant Effect) nevű generatív modellen alapul. Az EVE-t eredetileg az emberi betegségek — például rákot okozó genetikai mutációk kockázatának — előrejelzésére fejlesztették ki. Amikor a COVID-19 alkalmasnak bizonyult arra, hogy a kezelések korlátain túlmutálódjon, a kutatók a SARS-CoV-2-re adaptálták a modelljüket.
A generatív modellek egyedülálló erősségekkel rendelkeznek ehhez a feladathoz. Annak megjóslásában, hogy mely mutációk kerülik ki az immunitást, kulcsfontosságú szempont, hogy megőrzik-e a vírusfehérje úgynevezett „fitneszét”. Ez a fitnesz funkcionális fehérjét eredményez, amely kifejeződik, összehajlik és kötődik a gazdasejt receptorához. „Az evolúciós szekvenciákon képzett generatív modellek kritikusan hasznosak ennek az előrejelzésnek a támogatásában”, mondta Nodin. A jóslatok elkészítéséhez az EVE-t úgy képzik ki, hogy megtanulja bizonyos fehérjeszekvenciák kompakt reprezentációját. Ezek a szekvenciák az evolúció több ezer vagy millió éve alatt megőrizték alkalmasságukat.
„Ezáltal implicit módon meg kell tanulnia a funkcionális szekvenciák alapjául szolgáló biokémiai kényszereket. Ezt a megértést később arra tudjuk felhasználni, hogy megjósoljuk, hogy a fehérje új mutáns formái — legyenek azok emberi vagy vírusfehérjék — maguk is működőképesek lesznek-e.”, magyarázta Nodin.
Szinte azonnal bevethető
Az EVEscape alkalmazkodóképessége az egyszerűségéből fakad. Az eszköz csak vírusfehérje-szekvenciákból és azok szerkezetéből álló adathalmazból tanul. Ennek eredményeképpen bármilyen vírusra és a világjárvány kezdetén is alkalmazható. „Ez nagy előrelépés azokhoz a módszerekhez képest, amelyeknél általában meg kell várni, amíg a megfelelő pandémiás antitestek széles körben elérhetővé válnak a teszteléshez”, mondta Nodin.
Az EVEscape másik vonása a moduláris felépítés. Amikor erősebb generatív modellek jelennek meg, a jelenlegi alkalmassági előrejelző modellek gyorsan lecserélhetők.
A COVID-19 az EVEscape lehetséges felhasználási területeit is kibővítette. A világjárvány fontos tanulságokkal szolgált a mesterséges intelligencia előrejelzéseivel kapcsolatban – és hatalmas adathalmazzal. Ezzel a rengeteg információval az EVEscape meglepően pontos előrejelzéseket tud készíteni olyan, kevéssé vizsgált vírusokról, amelyekről kevés adat áll rendelkezésünkre. Ez rendkívül értékesnek bizonyulhat a jövőbeli járványok esetén.
