A globális egészségügyi szakértők minden évben élet-halál kérdéssel néznek szembe: Mely influenzatörzseket tartalmazzon a következő szezon vakcinája? Ezt a döntést hónapokkal korábban, még a szezon kezdete előtt meg kell hozni. Ha helyesen választják ki, a vakcina rendkívül hatékony lesz. De ha rosszul sül el, a védelem jelentősen csökken, ami megelőzhető esetek áradatához vezet, és hatalmas nyomást gyakorol az egészségügyi rendszerekre.

Regina Barzilay professzor (balra) és Wenxian Shi végzős hallgató. Fotó: MIT News

Ez a kihívás még inkább ismerőssé vált a Covid-19 világjárvány alatt, amikor új variánsok jelentek meg, éppen akkor, amikor a vakcinákat bevezették. Az influenza hasonlóan viselkedik – mint egy „zajos testvér”, folyamatosan és kiszámíthatatlanul mutálódik, egy lépéssel lemaradva a vakcinatervezéstől.

A bizonytalanság csökkentése érdekében a Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratórium (CSAIL) és az MIT Abdul Latif Jameel Egészségügyi Gépi Tanulási Klinikájának tudósai létrehozták a VaxSeer nevű mesterséges intelligencia rendszert. Az eszköz már hónapokkal a járvány kitörése előtt megjósolja a jövőbeli domináns influenzatörzset, és azonosítja a legjobb vakcinajelölteket a védelem érdekében. A VaxSeer-t évtizedeknyi adaton, többek között vírusgenetikai szekvenciákon és laboratóriumi teszteredményeken keresztül képezték ki, hogy szimulálják a vírus fejlődését és a vakcinákra adott válaszát.

A hagyományos evolúciós modellekkel ellentétben, amelyek az egyes aminosav-mutációkat elemzik, a VaxSeer egy „fehérjenyelvi modellt” használ a dominancia és a többszörös mutációk együttes hatása közötti kapcsolat megismerésére. „A dominancia dinamikus változását szimuláljuk, ami jobban megfelel a gyorsan fejlődő vírusok, például az influenza esetében” – mondta Wenxian Shi, az MIT PhD-hallgatója és a tanulmány vezető szerzője.

Hogyan működik a VaxSeer?

Ennek az eszköznek két fő előrejelző motorja van:

Dominancia: Annak a valószínűségének becslése, hogy egy influenzavírus-törzs terjedni fog.
Antigenitás: Megjósolja, hogy a vakcina mennyire hatékony az adott törzs semlegesítésében.
A két tényező kombinálásával a VaxSeer egy „prediktív lefedettségi pontszámot” generál, amely megmutatja, hogy a vakcina mennyire szorosan illeszkedik a vírus jövőbeli törzseihez. Minél közelebb van ez a pontszám a nullához, annál jobb az egyezés.

Egy 10 éves retrospektív vizsgálatban az MIT csapata összehasonlította a VaxSeer ajánlásait az Egészségügyi Világszervezet (WHO) választásaival két fő influenza altípus, az A/H3N2 és az A/H1N1 esetében.

Az A/H3N2 esetében a VaxSeer ajánlása felülmúlta a WHO ajánlását a 9/10-es járványos szezonokban.
Az A/H1N1 esetében a rendszer a szezonok 6/10-ében egyenlő vagy jobb volt, mint a WHO.
Figyelemre méltó, hogy a 2016-os influenzaszezonban a VaxSeer kiválasztott egy törzset, amelyet a WHO csak a következő évig vett fel az oltóanyagba.

A VaxSeer előrejelzései szorosan korrelálnak a CDC (USA), a kanadai Practice Surveillance Network és az európai I-MOVE program valós vakcinahatékonysági adataival is.

Versenyfutás a vírus evolúciójával

A VaxSeer egy fehérjenyelvi modell segítségével becsüli meg az egyes vírustörzsek terjedési sebességét, majd a törzsek közötti versengés alapján kiszámítja a dominanciát. Ezután az adatokat egy differenciálegyenleteken alapuló matematikai keretrendszerbe táplálja a terjedés szimulálására.

A 78. cikk fotója.jpg

Az antigenitás tekintetében a VaxSeer a hemagglutináció-gátlási teszttel (HI-teszt) jósolja meg a vakcina hatékonyságát, amely az antigenitás egy gyakori mérőszáma.

„A vírus evolúciójának és a vakcinákra adott válaszok modellezésével a VaxSeerhez hasonló mesterséges intelligencia eszközök segíthetnek az egészségügyi tisztviselőknek gyorsabb és jobb döntéseket hozni, és egy lépéssel előrébb járni a fertőzés és az immunitás közötti versenyben” – állította Shi.

A VaxSeer jelenleg a HA (hemagglutinin) fehérjére, az influenza fő antigénjére összpontosít. A jövőbeli verziók tartalmazhatják az NA (neuraminidáz) fehérjét, az immunrendszer előzményeit, a gyártási folyamatokat vagy az adagolást. A csapat egy olyan módszert is fejleszt, amely adatok hiányában, a víruscsaládok közötti kapcsolatok alapján képes előre jelezni a vírus evolúcióját.

„A VaxSeer a kísérletünk, hogy lépést tartsunk a vírusok gyors evolúciójának ütemével” – mondta Regina Barzilay, az MIT mesterséges intelligencia és orvostudomány professzora, a tanulmány társszerzője.

Jon Stokes, a kanadai McMaster Egyetem adjunktusa így nyilatkozott: „A lenyűgöző nemcsak a jelenlegi eredmények, hanem az a lehetőség is, hogy más területekre is kiterjesszék őket: a gyógyszerrezisztens baktériumok vagy a kezelésre rezisztens rákos megbetegedések fejlődésének előrejelzésére. Ez egy teljesen új megközelítés, amely lehetővé teszi az orvosi megoldások megtervezését, mielőtt a betegségnek esélye lenne leküzdeni a gátat.”

(Az MIT szerint)

Forrás: https://vietnamnet.vn/mit-phat-trien-cong-cu-ai-du-doan-virus-cum-cuu-hang-trieu-ca-benh-2439275.html