Dünya çapında sağlık uzmanları her yıl hayati bir kararla karşı karşıya kalıyor: Gelecek sezon aşısına hangi grip türleri dahil edilmeli? Bu karar, sezon başlamadan aylar önce verilmelidir. Doğru seçilirse, aşı oldukça etkili olacaktır. Ancak yanlış seçilirse, koruma önemli ölçüde azalacak, önlenebilir vakaların artmasına ve sağlık sistemleri üzerinde muazzam bir baskı oluşmasına yol açacaktır.

Profesör Regina Barzilay (solda) ve lisansüstü öğrencisi Wenxian Shi. Fotoğraf: MIT News

Bu zorluk, aşıların piyasaya sürülmesiyle birlikte yeni varyantların ortaya çıktığı Covid-19 pandemisi sırasında daha da tanıdık hale geldi. Grip de benzer şekilde davranıyor; sürekli ve öngörülemeyen bir şekilde mutasyona uğrayarak aşı tasarımını bir adım geride bırakıyor.

Belirsizliği azaltmak için, Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ve MIT Abdul Latif Jameel Sağlık Hizmetlerinde Makine Öğrenimi Kliniği'ndeki bilim insanları , VaxSeer adlı bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Araç, gelecekteki baskın grip suşunu tahmin ediyor ve salgından aylar önce koruma sağlayacak en iyi aşı adaylarını belirliyor. VaxSeer, virüsün nasıl evrimleştiğini ve aşılara nasıl tepki verdiğini simüle etmek için virüs genetik dizileri ve laboratuvar test sonuçları da dahil olmak üzere onlarca yıllık verilerle eğitildi.

Bireysel amino asit mutasyonlarını analiz eden geleneksel evrim modellerinin aksine, VaxSeer, baskınlık ile birden fazla mutasyonun birleşik etkileri arasındaki ilişkiyi öğrenmek için bir "protein dil modeli" kullanıyor. MIT'de doktora öğrencisi ve çalışmanın başyazarı olan Wenxian Shi, "Grip gibi hızla evrimleşen virüsler için daha uygun olan baskınlığın dinamik değişimini simüle ediyoruz," dedi.

VaxSeer nasıl çalışır?

Bu aracın iki ana tahmin motoru vardır:

Baskınlık: Bir grip suşunun yayılma olasılığının tahmini.
Antijenite: Aşının o suşu etkisiz hale getirmede ne kadar etkili olduğunu tahmin eder.
VaxSeer, bu iki faktörü birleştirerek, aşının virüsün gelecekteki suşlarıyla ne kadar uyumlu olduğunu gösteren bir "öngörüsel kapsam puanı" oluşturur. Bu puan sıfıra ne kadar yakınsa, uyum o kadar iyidir.

MIT ekibi, 10 yıllık retrospektif bir çalışmada VaxSeer'in önerilerini Dünya Sağlık Örgütü'nün (WHO) iki ana grip alt tipi olan A/H3N2 ve A/H1N1 için tercihleriyle karşılaştırdı.

A/H3N2 için VaxSeer'in tavsiyesi, 10 salgın sezonundan 9'unda DSÖ'nün tavsiyesinden daha iyi sonuç verdi.
A/H1N1 için sistem 10 sezondan 6'sında WHO'ya eşit veya daha iyiydi.
Özellikle 2016 grip sezonunda VaxSeer, DSÖ'nün bir sonraki yıla kadar aşıya dahil etmeyeceği bir suşu seçmişti.

VaxSeer'in öngörüleri ayrıca ABD'deki CDC, Kanada'daki Uygulama Gözetim Ağı ve Avrupa'daki I-MOVE programından alınan gerçek dünya aşı etkinliği verileriyle de yakından örtüşüyor.

Virüs evrimiyle yarışmak

VaxSeer, her virüs suşunun yayılma hızını bir protein dil modeli kullanarak tahmin eder ve ardından suşlar arasındaki rekabete dayanarak baskınlığı hesaplar. Ardından, veriler yayılmayı simüle etmek için diferansiyel denklemlere dayalı bir matematiksel çerçeveye aktarılır.

Makalenin fotoğrafı 78.jpg

Antijenisite için VaxSeer, antijenisitenin yaygın bir ölçüsü olan hemaglutinasyon inhibisyon testi (HI testi) yoluyla aşı etkinliğini tahmin eder.

Shi, "VaxSeer gibi yapay zeka araçları, viral evrimi ve aşı tepkilerini modelleyerek sağlık yetkililerinin daha hızlı ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir ve enfeksiyon ile bağışıklık arasındaki yarışta bir adım önde kalmalarını sağlayabilir" diye belirtti.

VaxSeer şu anda ana influenza antijeni olan HA (hemaglütinin) proteinine odaklanıyor. Gelecekteki versiyonlar NA (nöraminidaz) proteinini, bağışıklık geçmişini, üretim süreçlerini veya dozajı içerebilir. Ekip ayrıca, virüs aileleri arasındaki ilişkilere dayanarak, veri yokluğunda virüs evrimini tahmin etmek için bir yöntem geliştiriyor.

MIT Yapay Zeka ve Tıp Profesörü ve çalışmanın ortak yazarı Regina Barzilay, "VaxSeer, virüs evriminin hızlı temposuna ayak uydurma çabamızdır" dedi.

McMaster Üniversitesi'nde (Kanada) yardımcı doçent olan Jon Stokes, şunları söyledi: "İnanılmaz olan nokta, yalnızca mevcut sonuçlar değil, aynı zamanda diğer alanlara da uzanma potansiyeli: ilaca dirençli bakterilerin veya tedaviye dirençli kanserlerin evrimini tahmin etmek. Bu, hastalığın bariyeri aşma şansı bulmadan önce tıbbi çözümlerin tasarlanmasına olanak tanıyan tamamen yeni bir yaklaşım."

(MIT'ye göre)

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