כלי בינה מלאכותית חדש לחיזוי מגפות

פיתוח מודל חדש באוניברסיטת וושינגטון

חוקרים מאוניברסיטת וושינגטון פיתחו מודל חדש של למידת מכונה שמסייע במניעת מגפות על ידי זיהוי מיני בעלי חיים שעשויים להכיל ולהפיץ וירוסים המדביקים בני אדם. המודל מנתח תכונות של מארחים וגנטיקה של וירוסים כדי לאתר אזורים גיאוגרפיים עם סיכון גבוה להתפרצויות חדשות.

מיקוד באורתופוקסווירוס

המודל מתמקד בזיהוי אורתופוקסווירוס, קבוצה של נגיפים הגורמים למחלות כמו אבעבועות שחורות ו-MPOX. מחקרם של החוקרים, שפורסם בכתב העת "ביולוגיה של תקשורת", מציע כי ממצאי המודל יכולים לשמש כדי לחזות איומים זואונוטיים מתעוררים, וניתן להתאים את השיטה גם לנגיפים אחרים.

התפלגות האיומים

סטפני סייפרט, מומחית להופעה ויראלית ופרופסור עוזר בפרויקט, ציינה כי "כמעט שלושה רבעים מהנגיפים המתעוררים המדביקים בני אדם מגיעים מבעלי חיים". היא הוסיפה כי חיזוי טוב יותר של המינים מהווים סיכון יכול לסייע במניעת מגפות.

נקודות חמות אפשריות

המודל זיהה מספר נקודות חמות – דרום מזרח אסיה, אפריקה המשוונית והאמזונס – שבהן ריכוזים גבוהים של בעלי חיים פוטנציאליים יחד עם שיעורי חיסון נמוכים. שיעור החיסון נגד אבעבועות שחורות ירד מאז הופסקו מאמצי החיסון בשנת 1980, דבר שמגביר את הסיכון להתפרצויות חדשות.

משפחות בעלי חיים בעייתיים

המודל זיהה מספר משפחות של בעלי חיים כמקורות סבירים ל-MPOX, כולל מכרסמים, חתולים, כלבים, בגזים, משובבים ודביבונים. הממצאים כוללים זיהוי מדויק של חולדות, שנמצאו כאחראיות کمتر לדיווחים על זיהום ב-MPOX.

שיפור דיוק התחזיות

קייטי צנג, סטודנטית לתארים מתקדמים לרפואה וטרינרית ומחברת המחקר, ציינה כי המודל החדש מציע דיוק חזוי גבוה יותר מאשר מודלים קודמים, ומשתמש בגישות חדשניות לחיזוי מארחים גם לנגיפים אחרים.

השפעות על חקר המחלות

פילאר פרננדז, אקולוג מחלות ופרופסור עוזר, הסביר כי מודלים קודמים להערכה של מארחים פוטנציאליים התמקדו יותר במאפיינים אקולוגיים של בעלי חיים, בעוד שהמודל הנוכחי כולל גם מידע על גנטיקת הנגיפים, מה שמגדיל את הדיוק בניבוי התפשטות המחלות.

סיכום

ככל שמספר האירועים המגיפתיים עולה, כמו ההתפרצות העולמית של MPOX בשנה שעברה, המודל החדש מספק כלי חשוב על מנת לזהות ולמנוע מגפות עתידיות. השגת מאגרי מידע על הנגיפים היא חיונית בתהליך, ומודלים כמו זה שנוצר באוניברסיטת וושינגטון יכולים לשפר את מאמצי המעקב והחקר.

הצוות המוביל כלל גם מדענים מאוניברסיטאות נוספות וכולל מומחים במדעי הנתונים, ביולוגיה חישובית ויראולוגיה