AI помага на учените да се справят в надпреварата за мутация на COVID-19 – Academia

Берлиан Ал Кинди и Мауриди Хери Пурномо (360info)

Сурабая ●
сряда, 3 август 2022 г

2022-08-03
09:34 ч
0
fbd44abf30fca00c6a042b692b09c940
2
Академията
COVID-19, изкуствен интелект, мутации, коронавирус, технологии, здраве
Безплатно

Мутации на COVID-19 продължават да тормозят света. За учените в областта на медицината получаването на възможно най-ранен поглед върху това кога и как се променя вирусът е от решаващо значение – това им дава преднина в разработването на най-новата и най-силна партида от ваксинации и лекарства и най-много време да обмислят кои здравни директиви може да са необходими издаден.

Когато скоростта и точността са жизненоважни, машинното обучение и изкуственият интелект (AI) излизат на преден план. AI може да анализира данни с a несравнимо темпо и прецизност от хора. И започва да помага в борбата срещу COVID-19, тежкия остър респираторен синдром (SARS) и близкоизточния респираторен синдром (MERS), трио вирусни инфекции, които могат да бъдат фатални.

ДНК анализът на вирусите отдавна се използва за разкриване на прилики между болестите, помагайки за създаване на връзки, които отключват по-голямо знание за всяка от тях. Споделете COVID-19, SARS и MERS много подобни нуклеотидни последователности, което ги прави основни кандидати за кръстосани препратки и изучаване заедно. На практика те са от едно семейство.

Но изследванията, проведени без машинно обучение или AI, не можаха да направят пробива, необходим за разбиването на кода и разбирането как COVID-19 може да мутира. В опити изследователите са изследвали по 30 ДНК проби от COVID-19, MERS и SARS, сравнени с „праймер“ на COVID-19. Праймерът е ДНК последователност, използвана за тестване дали дадена ДНК проба е положителна за определени вируси или бактерии чрез анализиране на приликите между пробата и праймера. Тестването с полимеразна верижна реакция (PCR) изясни разликата между нуклеотидните структури на трите вируса, но резултатите не можаха окончателно да направят разлика между COVID-19 и другите два вируса.

Добавяне машинно обучение към уравнението увеличи драстично процента на успех. Това позволи на изследователите да проучат модела на разстоянието на всяка ДНК проба, така че точното местоположение на ДНК, заразена с COVID-19, може да бъде известно и предвидено. Изследователите са използвали четири метода за машинно обучение, всеки оптимизиран с различна комбинация от настройки на параметри. Диверсификацията позволи на изследователите да се съсредоточат върху най-добрите прогнозни резултати за всеки казус.

Сходството на структурата на ДНК на COVID-19, MERS и SARS е една от пречките при прогнозирането на проби, които действително са заразени с COVID-19. Методът за подравняване на ДНК с първични проби от COVID-19 доведе до положителни стойности във всички проби, включително MERS и SARS. Но с помощта на AI стана много по-ясно къде се крият разликите между вирусите. Машинното обучение може да направи разлика между трите тясно свързани вируса по начин, по който ДНК тестът не може.

Резултатите от прогнозите бяха силни, показвайки, че два подхода за оптимизиране на машинното обучение успяха да наблюдават промените в моделите на подреждане на ДНК и да предскажат промените със 100 процента точност. Двете по-малко успешни оптимизации все пак дадоха 98,3 процента точност, като в примерните данни за COVID-19 се появиха грешки. Това показва, че съставът на ДНК в пробите от COVID-19 все още е разнообразен и има вероятност мутациите да продължат да се появяват.

Тези данни са изключително полезни за изследователи и фармацевтични компании. Резултатите от този анализ дават най-ясната индикация досега за това как COVID-19 ще мутира, позволявайки оптимално планиране на важни решения за ресурсите, като производство на ваксини и производство на антивирусни лекарства. Докато пандемията бушува, изследователската общност трябва да остане на върха, за да даде на света шанс за борба с коронавируса. AI в изследователския процес помага за това.

Берлиан Ал Кинди е ръководител на лабораторията CyPIRAL в Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Сурабая, Индонезия.

Мауриди Хери Пурномо е професор по изкуствен интелект в катедрата по компютърно инженерство, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Сурабая, Индонезия. Той е председател на Лабораторията по мултимедийни изчисления и машинен интелект.

Първоначално публикувано под Creative Commons от 360info™.


.