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新華社澳門8月1日電（記者劉剛 李寒芳）由澳門科技大學領(lǐng)導(dǎo)的一個國際合作小組開發(fā)出一種創(chuàng)新的人工智能預(yù)測模型——“UniBind”，能夠預(yù)測新冠病毒中的哪些突變株將對人類構(gòu)成重大威脅。
新冠病毒能不斷進化產(chǎn)生新的突變株，來逃避疫苗接種或自然感染所提供的免疫保護，導(dǎo)致嚴重疾病或死亡的增加。“UniBind”通過分析全球監(jiān)測產(chǎn)生的600多萬個病毒序列數(shù)據(jù)，可預(yù)測哪些突變會導(dǎo)致嚴重病毒傳染力的增加，以及哪些突變會導(dǎo)致病毒對抗體或疫苗產(chǎn)生抗性。
這項研究發(fā)表在最新一期的《自然醫(yī)學》雜志上，有助改變?nèi)祟惙治鲂鹿谝咔橐约捌渌麧撛趥魅静〉哪Ｊ胶湍芰Α?/p>
“目前的人工智能方法大多只能通過分析一種實驗數(shù)據(jù)來進行預(yù)測，這限制了其準確性�！甎niBind’能整合分析各種不同實驗來源和模態(tài)的數(shù)據(jù)來進行預(yù)測�！边@一研究的主導(dǎo)者、澳門科技大學醫(yī)學院教授張康說。
此外，“UniBind”可預(yù)測對其他新出現(xiàn)的病毒菌株的免疫效果，并評估感染的嚴重程度。
據(jù)介紹，研究團隊利用“UniBind”模擬了3萬多個虛擬毒株，并正確預(yù)測了目前占主導(dǎo)地位的突變株的演變，如奧密克戎XBB和BQ突變株。在目前突變株的基礎(chǔ)上，“UniBind”已經(jīng)確定A475N和S494K突變與抗體抗性有關(guān)，因此可能會驅(qū)動未來突變株的出現(xiàn)。
研究團隊還利用“UniBind”探索了各種β冠狀病毒與不同宿主受體的結(jié)合能力，結(jié)果表明該模型可以準確預(yù)測不同病毒及其突變株對不同物種的親和力。這對發(fā)現(xiàn)重大流行病中間宿主、預(yù)測病毒跨物種傳播途徑具有重要意義。
