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冠状病毒突变

引导图像©Kateryna_Kon / Adob​​e Stock

随着新的冠状病毒变体似乎在当天似乎,疫苗和公共卫生努力能够避免在大流行之中迫切需要。

不幸的是,突变是随机的,通常无法预测他们发生的影响。

基本上,麻烦的是,我们不会说病毒。

但如果我们能怎么办?

谈论病毒

“当你说一句话时,它不仅仅是一个随机的杂志,”麻省理工学院的博士生Brian Hie说。他说,存在与语法和其他规则相对应的结构。“我们有点推理......生物学也有这些模式。”

他假设的那些模式将在氨基酸链中发现,生命的建筑物块,所有蛋白质和细胞,组织,细菌和病毒。

这是LED HIE,以及MIT BRYAN BRYSON,生物工程助理教授,以及应用数学教授的BONNIE BERGER,试图破解他们知道如何:与AI的最佳方式。

使用一种称为自然语言处理的AI(NLP) - Siri和Alexa使用的那种用于了解人类演讲的无限变化 - HIE将其喂养了一堆病毒遗传序列,阐明了用于制造临界的氨基酸蛋白质。

埋藏在那些代码的串中,他们希望找到允许它们预测病毒可能产生的突变的模式,并通过它们在人类免疫系统上发展的潜力来排序突变。

突变病毒

由于您可能意识到现在,病毒变异,并且他们经常这样做。

这些突变中的大多数对病毒能力没有差异。然而,少数人可以使所有的差异 - 蝙蝠或穿山神的一些特定的冠状病毒突变在某处有天赋SARS-COV-2跳入人类的能力。

其他冠状病毒突变- 就像在U.K.和南非那些中确定的那些 - 引起了可能更具传染性的菌株或致命。和一些,如南非和另一个在南非和另一个新的菌株马瑙斯的亚马逊大都市,可以能够将过去抗体抵抗原始病毒,如恢复的患者或疫苗接种的人的抗体。

突破我们的防御被称为免疫逃生。这些病毒突变是坏消息。

基本上,麻烦的是,我们不会说病毒。但如果我们能怎么办?

但能够阅读病毒的代码并预测突变意味着可能是一个游戏更换器。

在他们的学习中,发表在科学,麻省理工学院团队培训了他们的NLP,数千和数千名储存在各种数据库中的实验室证实病毒遗传序列。

“刚刚在线提供的病毒序列的这些非常大的病毒序列,”Hie说,从艾滋病毒到流感的病毒。每麻省理工学院技术评论,AI喂养45,000次甲型血型序列,60,000次,为SARS-COV-2约为4,000。(最后一个是,正如你想象的那样,成长。)

“幸运的是,这些数据集是公开的,他们正在评估,他们正在实验验证,”布里森说。“所以我们认为是我们的黄金标准。”

随着这种病毒突变的武装,他们训练了三个单独的NLPS - 每个病毒的病毒 - 那将预测突变,这足以逃避免疫系统,但不能如此不同的是它破坏病毒。

为了验证他们的结果,他们自身向病毒进行了,在实验室中测试了NLP预测的突变是否有助于病毒逃脱在击败病毒的抗体时做得好。

根据麻省理工学院技术审查,当涉及到预测实验室的病毒逃脱方面,他们的模型击败了现有技术,对艾滋病毒的两个令人印象深刻的预测和冠状病毒的菌株。

迄今为止,迄今为止已经积极,团队说;当他无法入睡时,Bryson扫描了4我正在寻找对纸张的回应,而且横跨跨越的东西没有。

二氧化硅中的菌株

测试这些潜在的逃生实验室中的突变总是带有某种风险,但如果计算机模型足够好,最终我们可能不一定。

“如果你能做大部分在二氧化碳然后也许这会有所帮助,“Hie说。

最终,团队希望他们的NLP模型将帮助指导研究人员,当不仅要注意哪些东西,但病毒上的哪些地方有很低的逃生突变,使其成为疫苗的理想目标。

“当你说一句话时,这不仅仅是一种随机的言语。我们有点推理......生物学也有这些模式。”

布莱恩希

例如,通过瞄准流感蛋白的茎,而不是其更具变化的头部,可能会产生一个通用流感疫苗,一种疫苗学最想要的。

“那是我们想去的地方,”伯杰说。“暗示治疗和发展治疗。”

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