科学者チームは、動物から拡散するウイルスの可能性を計算するために人工知能（AI）を使用する革新的な予測モデルを開発しました。
から作成された研究者ヨーテボリ大学、新しい予測モデルは、動物と人間の間の感染プロセスの関係を完全に理解するために、炭水化物にAIを適用します。彼らの研究はで公開されていますセルレポート.
私たちの体内で起こる生物学的プロセスの大部分は、ある程度の能力で炭水化物を伴う。しかし、それにもかかわらず、彼らのプロセスがどのように機能するかについての知識はまだよく理解されていません。Covid-19原因SARS-COV-2も違いはありません。
感染においてグリカンが果たす潜在的に重要な役割を調べるために、チームは、グリカンとインフルエンザウイルスまたはロタビルスの間などの新しいウイルスグリカンの相互作用を熟練するのに習熟して、前例のない効率と精度を達成するAIベースの予測モデルを製造しました。予測モデルの開発者は、動物が動物から人間に広がる人獣共通感染症のより包括的な理解を生み出すのに役立つと考えています。
研究の主な著者であり、ヨーテボリ大学の助教授であるダニエル・ボジャーは、「SARS-COV-2の出現により、動物から人間にジャンプするウイルスの潜在的に壊滅的な結果が見られました。私たちのモデルを使用して、どのウイルスが「ジャンプする」に近いかを予測することができます。
「ウイルスがヒトグリカンを認識するために必要な変異の数を確認することで、これを分析できます。これにより、ヒト感染のリスクが高まります。また、このモデルは、人体のどの部分が、呼吸器系や胃腸管などの潜在的に人獣共通感染性のウイルスによって標的となる可能性が高いかを予測するのに役立ちます。」
チームは、彼らの発見がウイルス感染を緩和する戦略を生み出すのに役立つと楽観的であり、予測モデルはグリカンベースの抗ウイルス、ウイルスを阻止するウイルスの開発に潜在的に役立つため、将来のパンデミクスをタックルするのに役立つ。
Bojar氏は次のように述べています。「ウイルスグリカンの相互作用を予測することは、ウイルスよりも優れたウイルスに結合するグリカンを検索できることを意味し、これらの「デコイ」グリカンを抗ウイルスとして使用してウイルス感染を防ぐことができます。ただし、潜在的な抗ウイルスグリカンには現在生成が困難な多様なシーケンスが含まれる可能性があるため、グリカン製造のさらなる進歩が必要です。
「近年の多くのグループの仕事は、実際に糖生物学に革命をもたらしており、私たちは最終的にこれらの複雑な生体分子を医学的に使用することの尖った態度にいると思います。エキサイティングな時代が先です。」
