ທຸກໆປີ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ດ້ານສຸຂະພາບ ທົ່ວໂລກປະເຊີນກັບການຕັດສິນໃຈເຖິງຊີວິດຫຼືການເສຍຊີວິດ: ເຊື້ອໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່ຊະນິດໃດຄວນຖືກລວມເຂົ້າໃນວັກຊີນໃນລະດູການຕໍ່ໄປ? ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ນີ້​ຈະ​ຕ້ອງ​ໄດ້​ເຮັດ​ໃຫ້​ໄດ້​ລ່ວງ​ຫນ້າ​ຫຼາຍ​ເດືອນ​, ກ່ອນ​ທີ່​ລະ​ດູ​ການ​ໄດ້​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​ເຖິງ​ແມ່ນ​ວ່າ​. ຖ້າເລືອກຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ວັກຊີນຈະມີປະສິດທິພາບສູງ. ແຕ່ຖ້າມັນຜິດພາດ, ການປ້ອງກັນຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ນໍາໄປສູ່ການເກີດນໍ້າຖ້ວມຂອງກໍລະນີທີ່ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້ແລະຄວາມກົດດັນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ລະບົບສຸຂະພາບ.

ອາຈານ Regina Barzilay (ຊ້າຍ) ແລະນັກສຶກສາປະລິນຍາຕີ Wenxian Shi. ພາບ: MIT News

ສິ່ງທ້າທາຍນີ້ໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຄຸ້ນເຄີຍຫຼາຍຂຶ້ນໃນໄລຍະການແຜ່ລະບາດຂອງ Covid-19, ບ່ອນທີ່ variants ໃໝ່ ເກີດຂື້ນຄືກັນກັບການສັກຢາວັກຊີນ ກຳ ລັງຖືກເຜີຍແຜ່. ໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່ປະຕິບັດຕົວຄ້າຍຄືກັນ - ຄືກັບ "ອ້າຍເອື້ອຍນ້ອງທີ່ມີສຽງດັງ," ປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້, ເຮັດໃຫ້ການອອກແບບວັກຊີນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ.

ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ນັກວິທະຍາສາດ ຢູ່ຫ້ອງທົດລອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະປັນຍາປະດິດ (CSAIL) ແລະຄລີນິກ MIT Abdul Latif Jameel ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນການດູແລສຸຂະພາບໄດ້ສ້າງລະບົບ AI ທີ່ເອີ້ນວ່າ VaxSeer. ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວຄາດຄະເນເຊື້ອໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່ໃນອະນາຄົດທີ່ເດັ່ນຊັດ ແລະກໍານົດຜູ້ສະໝັກວັກຊີນທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອປ້ອງກັນຫຼາຍເດືອນກ່ອນການລະບາດ. VaxSeer ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຫຼາຍສິບປີລວມທັງລໍາດັບພັນທຸກໍາຂອງເຊື້ອໄວຣັສແລະຜົນການທົດສອບໃນຫ້ອງທົດລອງເພື່ອຈໍາລອງວິທີທີ່ເຊື້ອໄວຣັສພັດທະນາແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ການສັກຢາວັກຊີນ.

ບໍ່ຄືກັບຕົວແບບວິວັດທະນາການແບບດັ້ງເດີມທີ່ວິເຄາະການກາຍພັນຂອງອາຊິດ amino ແຕ່ລະຄົນ, VaxSeer ໃຊ້ "ຕົວແບບພາສາທາດໂປຼຕີນ" ເພື່ອຮຽນຮູ້ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຄວາມເດັ່ນຊັດແລະຜົນກະທົບລວມຂອງການກາຍພັນຫຼາຍຊະນິດ. ທ່ານ Wenxian Shi, ນັກສຶກສາປະລິນຍາເອກຂອງ MIT ແລະເປັນຜູ້ນໍາຂອງການສຶກສາກ່າວວ່າ "ພວກເຮົາຈໍາລອງການປ່ຽນແປງແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງການເດັ່ນ, ເຊິ່ງເຫມາະສົມກັບເຊື້ອໄວຣັສທີ່ພັດທະນາຢ່າງໄວວາເຊັ່ນ: ໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່".

VaxSeer ເຮັດວຽກແນວໃດ?

ເຄື່ອງມືນີ້ມີເຄື່ອງຈັກການຄາດຄະເນຕົ້ນຕໍສອງຢ່າງ:

ຄວາມເດັ່ນຊັດ: ການຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ເຊື້ອໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່ຊະນິດໜຶ່ງຈະແຜ່ລະບາດ.
Antigenicity: ຄາດຄະເນປະສິດທິພາບຂອງວັກຊີນໃນການເຮັດໃຫ້ສາຍພັນນັ້ນເປັນກາງ.
ການສົມທົບສອງປັດໃຈ, VaxSeer ສ້າງ "ຄະແນນການຄຸ້ມຄອງການຄາດເດົາ," ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຢາວັກຊີນທີ່ໃກ້ຊິດກັບເຊື້ອໄວຣັດໃນອະນາຄົດ. ຄະແນນນີ້ໃກ້ກັບສູນ, ການແຂ່ງຂັນທີ່ດີກວ່າ.

ໃນການສຶກສາຄືນຫຼັງເປັນເວລາ 10 ປີ, ທີມງານ MIT ໄດ້ປຽບທຽບຄໍາແນະນໍາຂອງ VaxSeer ກັບທາງເລືອກຂອງອົງການອະນາໄມ ໂລກ (WHO) ສໍາລັບສອງຊະນິດຍ່ອຍຂອງໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່: A/H3N2 ແລະ A/H1N1.

ສໍາລັບ A/H3N2, ຄໍາແນະນໍາຂອງ VaxSeer ປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າ WHO ໃນລະດູການການລະບາດຂອງ 9/10.
ສໍາລັບ A/H1N1, ລະບົບເທົ່າກັບ ຫຼືດີກວ່າ WHO ໃນລະດູການ 6/10.
ໂດຍສະເພາະ, ໃນລະດູການໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່ 2016, VaxSeer ໄດ້ເລືອກເອົາສາຍພັນທີ່ WHO ຈະບໍ່ລວມຢູ່ໃນວັກຊີນຈົນກ່ວາປີຕໍ່ໄປ.

ການຄາດຄະເນຂອງ VaxSeer ຍັງກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງໃກ້ຊິດກັບຂໍ້ມູນປະສິດທິພາບຂອງຢາວັກຊີນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງຈາກ CDC (USA), ເຄືອຂ່າຍການປະຕິບັດການເຝົ້າລະວັງໃນການາດາ, ແລະໂຄງການ I-MOVE ໃນເອີຣົບ.

ແຂ່ງກັບວິວັດທະນາການໄວຣັສ

VaxSeer ຄາດຄະເນອັດຕາການແຜ່ກະຈາຍຂອງແຕ່ລະເຊື້ອໄວຣັດໂດຍໃຊ້ຕົວແບບພາສາທາດໂປຼຕີນ, ຈາກນັ້ນຄິດໄລ່ຄວາມເດັ່ນໂດຍອີງໃສ່ການແຂ່ງຂັນລະຫວ່າງສາຍພັນ. ຕໍ່ໄປ, ຂໍ້ມູນຈະຖືກປ້ອນເຂົ້າໃນກອບຄະນິດສາດໂດຍອີງໃສ່ສົມຜົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອຈໍາລອງການແຜ່ກະຈາຍ.

ຮູບພາບບົດຄວາມ 78.jpg

ສໍາລັບ antigenicity, VaxSeer ຄາດຄະເນປະສິດທິພາບຂອງວັກຊີນໂດຍຜ່ານການທົດສອບ inhibition hemagglutination (HI test), ເປັນມາດຕະການທົ່ວໄປຂອງ antigenicity.

"ໂດຍການສ້າງແບບຈໍາລອງການວິວັດທະນາການໄວຣັສແລະການຕອບສະຫນອງຢາວັກຊີນ, ເຄື່ອງມື AI ເຊັ່ນ VaxSeer ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າຫນ້າທີ່ສຸຂະພາບຕັດສິນໃຈໄວຂຶ້ນແລະດີກວ່າ, ກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າຫນຶ່ງຂັ້ນຕອນໃນການແຂ່ງຂັນລະຫວ່າງການຕິດເຊື້ອແລະພູມຕ້ານທານ," Shi ຢືນຢັນ.

ປະຈຸບັນ VaxSeer ສຸມໃສ່ໂປຣຕີນ HA (hemagglutinin), antigen ໄຂ້ຫວັດໃຫຍ່ຕົ້ນຕໍ. ຮຸ່ນໃນອະນາຄົດສາມາດປະກອບມີທາດໂປຼຕີນຈາກ NA (neuraminidase), ປະຫວັດພູມຕ້ານທານ, ຂະບວນການຜະລິດ, ຫຼືປະລິມານຢາ. ທີມງານຍັງກໍາລັງພັດທະນາວິທີການຄາດຄະເນການວິວັດທະນາການຂອງເຊື້ອໄວຣັສໃນເວລາທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນ, ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຄອບຄົວໄວຣັສ.

Regina Barzilay, ສາດສະດາຈານ AI ແລະແພດສາດຂອງ MIT ແລະເປັນຜູ້ຂຽນຮ່ວມຂອງການສຶກສາກ່າວວ່າ "VaxSeer ແມ່ນຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະຮັກສາຈັງຫວະໄວຂອງວິວັດທະນາການໄວຣັດ".

Jon Stokes, ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ McMaster (ການາດາ), ໃຫ້ຄໍາເຫັນວ່າ: "ຈຸດທີ່ຫນ້າອັດສະຈັນບໍ່ພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບໃນປະຈຸບັນ, ແຕ່ຍັງເປັນທ່າແຮງທີ່ຈະຂະຫຍາຍໄປສູ່ຂົງເຂດອື່ນໆ: ການຄາດຄະເນການວິວັດທະນາການຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ທົນທານຕໍ່ຢາຫຼືມະເຮັງທີ່ທົນທານຕໍ່ການປິ່ນປົວ.

(ຕາມ MIT)

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