Новий інструмент штучного інтелекту, який прогнозує мутації вірусів, може допомогти у лікуванні COVID-19 – зокрема, під час пандемії. Система під назвою EVEscape була розроблена в Гарвардській медичній школі та Оксфордському університеті. Під час випробувань інструмент точно передбачив найбільш небезпечні та поширені варіанти вірусу SARS-CoV-2, що з’явилися під час пандемії.
Дослідження, опубліковане минулого тижня в журналі Nature, виявило низку багатообіцяючих результатів. Прогнози EVEscape виявилися точнішими, ніж експериментальні підходи, при цьому швидшими та ефективнішими, ніж лабораторні тести. Інструмент також успішно визначив методи лікування, які не зможуть впоратися з новими варіантами. Прогнози вже використовуються для моніторингу пандемії. Понад рік дослідники щодва тижні публікують рейтинги найнебезпечніших нових штамів SARS-CoV-2, які викликають найбільше занепокоєння. Результати дослідження передаються групам, включаючи Всесвітню організацію охорони здоров’я (ВООЗ). “Щомісяця з’являються тисячі нових штамів – занадто багато для експериментальної перевірки, – розповів TNW Паскаль Нотін, дослідник Оксфордського університету, співавтор дослідження. Нотін та його колеги також використовували EVEscape для успішного прогнозування мутацій ВІЛ та грипу. Зараз вони тестують інструмент на менш відомих, але також здатних викликати пандемії, таких як Nipah та Lassa. У майбутньому дослідники планують використовувати EVEscape для розробки вакцин. Наразі вакцини та терапевтичні засоби тестуються ретроспективно проти попередніх пандемічних мутацій.
EVEscape може додати оцінку того, куди вірус може піти далі. Це дає надію на нове потужне лікування: вакцини, стійкі до варіантів. Як EVEscape прогнозує мутації вірусів Новий інструмент базується на генеративній моделі під назвою EVE (Evolutionary model of Variant Effect). Спочатку EVE була розроблена для прогнозування ризиків генетичних мутацій, що спричиняють захворювання людини, такі як рак. Коли COVID-19 виявився тривожно здібним до мутацій, що не піддаються лікуванню, дослідники адаптували свою модель до SARS-CoV-2.
Генеративні моделі мають унікальні переваги для цієї роботи. Ключовим аспектом прогнозування того, які мутації уникнуть імунітету, є те, чи збережуть вони так звану “придатність” вірусного білка. Ця придатність призводить до створення функціонального білка, який експресує, згортається і зв’язується з рецептором клітини-хазяїна. “Генеративні моделі, навчені на еволюційних послідовностях, є надзвичайно корисними для підтримки цього прогнозу”, – сказав Нодін.
Для того, щоб робити прогнози, EVE навчають вивчати компактне представлення певних білкових послідовностей. Ці послідовності зберігали свою придатність протягом тисяч і мільйонів років еволюції. “Роблячи це, вона повинна неявно вивчити біохімічні обмеження, які лежать в основі функціональних послідовностей, – пояснив Нодін. “Згодом ми можемо використати це розуміння, щоб передбачити, чи будуть нові мутовані форми білка – незалежно від того, чи це людські чи вірусні білки – самі по собі функціональними”.
Боротьба штучного інтелекту з вірусами в майбутньому
Адаптивність EVEscape ґрунтується на його простоті. Інструмент навчається на основі набору даних, що складається лише з послідовностей вірусних білків та їхньої структури. Як наслідок, його можна застосовувати до будь-якого вірусу і на самому початку пандемії. “Це значне покращення порівняно з методами, які зазвичай потребують очікування, поки відповідні антитіла до пандемії стануть широко доступними для тестування”, – сказав Нодін. Ще однією перевагою EVEscape є його модульна конструкція. Коли з’являться більш потужні генеративні моделі, поточні моделі прогнозування фітнесу можна буде швидко замінити. COVID-19 також розширив можливості використання EVEscape. Пандемія дала важливі уроки щодо прогнозування штучного інтелекту – і величезний масив даних. Завдяки цьому багатству інформації EVEscape може робити напрочуд точні прогнози щодо маловивчених вірусів, про які у нас мало даних. Це може виявитися надзвичайно цінним у майбутніх спалахах.
