În fiecare an, experții în sănătate la nivel mondial se confruntă cu o decizie de viață și de moarte: ce tulpini de gripă ar trebui incluse în vaccinul din sezonul următor? Această decizie trebuie luată cu luni înainte, chiar înainte de începerea sezonului. Dacă este ales corect, vaccinul va fi extrem de eficient. Dar dacă nu merge bine, protecția va fi redusă semnificativ, ceea ce va duce la un val de cazuri care pot fi prevenite și va pune o presiune enormă asupra sistemelor de sănătate.

Profesoara Regina Barzilay (stânga) și studenta absolventă Wenxian Shi. Fotografie: MIT News

Această provocare a devenit cu atât mai familiară în timpul pandemiei de Covid-19, când au apărut noi variante exact în momentul în care vaccinurile sunt lansate. Gripa se comportă similar - ca o „frate zgomotoasă”, mutând constant și imprevizibil, lăsând proiectarea vaccinurilor cu un pas în urmă.

Pentru a reduce incertitudinea, oamenii de știință de la Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL) și de la Clinica MIT Abdul Latif Jameel pentru Învățare Automată în Sănătate au creat un sistem de inteligență artificială numit VaxSeer. Instrumentul prezice tulpina dominantă de gripă în viitor și identifică cei mai buni candidați la vaccinuri pentru a proteja cu luni înainte de un focar. VaxSeer a fost antrenat pe baza a decenii de date, inclusiv secvențe genetice ale virusurilor și rezultate ale testelor de laborator, pentru a simula modul în care virusul evoluează și răspunde la vaccinuri.

Spre deosebire de modelele evolutive tradiționale care analizează mutațiile individuale ale aminoacizilor, VaxSeer folosește un „model de limbaj proteic” pentru a învăța relația dintre dominanță și efectele combinate ale mutațiilor multiple. „Simulăm schimbarea dinamică a dominanței, ceea ce este mai potrivit pentru virusurile cu evoluție rapidă, cum ar fi gripa”, a declarat Wenxian Shi, doctorand la MIT și autor principal al studiului.

Cum funcționează VaxSeer?

Acest instrument are două motoare principale de predicție:

Dominanță: O estimare a probabilității ca o tulpină de gripă să se răspândească.
Antigenitate: Prezice cât de eficient este vaccinul în neutralizarea tulpinii respective.
Combinând cei doi factori, VaxSeer generează un „scor de acoperire predictivă”, care arată cât de mult se potrivește vaccinul cu viitoarele tulpini ale virusului. Cu cât acest scor este mai aproape de zero, cu atât este mai bună potrivirea.

Într-un studiu retrospectiv de 10 ani, echipa MIT a comparat recomandările VaxSeer cu opțiunile Organizației Mondiale a Sănătății (OMS) pentru două subtipuri majore de gripă: A/H3N2 și A/H1N1.

Pentru A/H3N2, recomandarea VaxSeer a depășit recomandările OMS în 9/10 sezoane epidemice.
Pentru A/H1N1, sistemul a fost egal sau mai bun decât cel al OMS în 6/10 sezoane.
În special, în sezonul gripal din 2016, VaxSeer a identificat o tulpină pe care OMS nu a inclus-o într-un vaccin decât în ​​anul următor.

Predicțiile VaxSeer se corelează, de asemenea, strâns cu datele privind eficacitatea vaccinurilor din lumea reală de la CDC (SUA), Rețeaua de Supraveghere a Practicilor din Canada și programul I-MOVE din Europa.

Concurs cu evoluția virusului

VaxSeer estimează rata de răspândire a fiecărei tulpini de virus folosind un model de limbaj proteic, apoi calculează dominanța pe baza concurenței dintre tulpini. În continuare, datele sunt introduse într-un cadru matematic bazat pe ecuații diferențiale pentru a simula răspândirea.

Fotografie a articolului 78.jpg

În ceea ce privește antigenitatea, VaxSeer prezice eficacitatea vaccinului prin testul de inhibare a hemaglutinării (testul HI), o măsură comună a antigenității.

„Prin modelarea evoluției virale și a răspunsurilor la vaccinare, instrumentele de inteligență artificială precum VaxSeer pot ajuta oficialii din domeniul sănătății să ia decizii mai rapide și mai bune, rămânând cu un pas înainte în cursa dintre infecție și imunitate”, a afirmat Shi.

VaxSeer se concentrează în prezent pe proteina HA (hemaglutinină), principalul antigen gripal. Versiunile viitoare ar putea include proteina NA (neuraminidază), istoricul imun, procesele de fabricație sau dozajul. Echipa dezvoltă, de asemenea, o metodă de prezicere a evoluției virusului în absența datelor, bazată pe relațiile dintre familiile de virusuri.

„VaxSeer este încercarea noastră de a ține pasul cu ritmul rapid al evoluției virusurilor”, a declarat Regina Barzilay, profesor distins de inteligență artificială și medicină la MIT și coautoare a studiului.

Jon Stokes, profesor asistent la Universitatea McMaster (Canada), a comentat: „Ideea uimitoare nu o reprezintă doar rezultatele actuale, ci și potențialul de extindere în alte domenii: prezicerea evoluției bacteriilor rezistente la medicamente sau a cancerelor rezistente la tratament. Aceasta este o abordare complet nouă, care permite conceperea de soluții medicale înainte ca boala să aibă șansa de a depăși bariera.”

(Conform MIT)

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