COVID был только началом? Модель Гарварда уже знает, что дальше
NewsMakerГарвард создал «предсказателя» пандемий.
Когда появляются первые сообщения о новом варианте COVID-19, учёные по всему миру спешат ответить на главный вопрос — станет ли этот штамм более заразным или опасным. Но к тому моменту, как получены первые внятные ответы, зачастую уже поздно что-либо менять в стратегии вакцинации или принимать экстренные меры. Это приводит к потере времени, ресурсов и снижает эффективность усилий по защите населения.
Группа исследователей из Гарварда предложила способ , который может радикально изменить подход к таким угрозам . В двух недавних публикациях в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences они представили метод, сочетающий биофизику и искусственный интеллект , позволяющий с опережением выявлять опасные вирусные мутации. Команда под руководством профессора химии Юджина Шахновича разработала многоуровневую модель, которая способна предсказывать, какие из новых вариантов вируса станут доминирующими и представят наибольшую опасность для общества.
Исследователи сосредоточили внимание на спайковом белке коронавируса, ключевом элементе, определяющем, насколько эффективно вирус проникает в клетки и уходит от иммунной системы. Они создали модель, которая учитывает биофизические свойства белка, его способность связываться с рецепторами человека и избегать действия антител. Важной особенностью модели стало включение понятия эпистаза — когда одна мутация влияет на эффект другой. Это позволяет избежать ошибок прежних подходов, которые не учитывали такие сложные взаимодействия.
Следующая работа этой же команды представила инструмент под названием VIRAL — вычислительную систему, основанную на активном машинном обучении . Она анализирует потенциальные мутации и с высокой точностью определяет те, которые могут привести к росту заразности и иммунной устойчивости вируса. Вместо того чтобы в лаборатории проверять все возможные варианты, система фокусирует усилия только на самых тревожных мутациях, экономя ресурсы и время.
Моделирование показало, что такой подход позволяет находить опасные варианты вируса в пять раз быстрее, при этом сокращая объём лабораторных экспериментов более чем в сто раз. Это открывает перспективу раннего вмешательства до начала массового распространения вируса и создания более эффективных вакцин.
По словам одного из участников исследования, студента Гарварда Дианчжо Вана, целью проекта стало не просто отслеживание мутаций, а возможность опережать их появление. Его коллега Мариан Юо добавил, что это может изменить всю стратегию работы с вирусами: не просто реагировать, а предупреждать.
Команда подчёркивает, что потенциал их подхода выходит далеко за пределы COVID-19. Такие же методы можно применить к другим быстро мутирующим вирусам, а также в борьбе с онкологическими заболеваниями, где опухолевые клетки ведут себя так же непредсказуемо. Подобные исследования в области применения машинного обучения для разработки лекарств уже показывают многообещающие результаты.
Исследование стало возможным благодаря грантам от Национального института здравоохранения США. Профессор Шахнович выразил обеспокоенность тем, что сокращение финансирования науки в Вашингтоне может подорвать подобные долгосрочные проекты. По его словам, именно фундаментальная наука даёт человечеству шанс победить серьёзные биологические угрозы — но только если ей дают возможность развиваться.
Успех данного проекта демонстрирует важность комплексного подхода к анализу данных и предсказанию угроз в современном мире, где скорость реагирования на новые вызовы играет решающую роль в защите здоровья населения.
Когда появляются первые сообщения о новом варианте COVID-19, учёные по всему миру спешат ответить на главный вопрос — станет ли этот штамм более заразным или опасным. Но к тому моменту, как получены первые внятные ответы, зачастую уже поздно что-либо менять в стратегии вакцинации или принимать экстренные меры. Это приводит к потере времени, ресурсов и снижает эффективность усилий по защите населения.
Группа исследователей из Гарварда предложила способ , который может радикально изменить подход к таким угрозам . В двух недавних публикациях в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences они представили метод, сочетающий биофизику и искусственный интеллект , позволяющий с опережением выявлять опасные вирусные мутации. Команда под руководством профессора химии Юджина Шахновича разработала многоуровневую модель, которая способна предсказывать, какие из новых вариантов вируса станут доминирующими и представят наибольшую опасность для общества.
Исследователи сосредоточили внимание на спайковом белке коронавируса, ключевом элементе, определяющем, насколько эффективно вирус проникает в клетки и уходит от иммунной системы. Они создали модель, которая учитывает биофизические свойства белка, его способность связываться с рецепторами человека и избегать действия антител. Важной особенностью модели стало включение понятия эпистаза — когда одна мутация влияет на эффект другой. Это позволяет избежать ошибок прежних подходов, которые не учитывали такие сложные взаимодействия.
Следующая работа этой же команды представила инструмент под названием VIRAL — вычислительную систему, основанную на активном машинном обучении . Она анализирует потенциальные мутации и с высокой точностью определяет те, которые могут привести к росту заразности и иммунной устойчивости вируса. Вместо того чтобы в лаборатории проверять все возможные варианты, система фокусирует усилия только на самых тревожных мутациях, экономя ресурсы и время.
Моделирование показало, что такой подход позволяет находить опасные варианты вируса в пять раз быстрее, при этом сокращая объём лабораторных экспериментов более чем в сто раз. Это открывает перспективу раннего вмешательства до начала массового распространения вируса и создания более эффективных вакцин.
По словам одного из участников исследования, студента Гарварда Дианчжо Вана, целью проекта стало не просто отслеживание мутаций, а возможность опережать их появление. Его коллега Мариан Юо добавил, что это может изменить всю стратегию работы с вирусами: не просто реагировать, а предупреждать.
Команда подчёркивает, что потенциал их подхода выходит далеко за пределы COVID-19. Такие же методы можно применить к другим быстро мутирующим вирусам, а также в борьбе с онкологическими заболеваниями, где опухолевые клетки ведут себя так же непредсказуемо. Подобные исследования в области применения машинного обучения для разработки лекарств уже показывают многообещающие результаты.
Исследование стало возможным благодаря грантам от Национального института здравоохранения США. Профессор Шахнович выразил обеспокоенность тем, что сокращение финансирования науки в Вашингтоне может подорвать подобные долгосрочные проекты. По его словам, именно фундаментальная наука даёт человечеству шанс победить серьёзные биологические угрозы — но только если ей дают возможность развиваться.
Успех данного проекта демонстрирует важность комплексного подхода к анализу данных и предсказанию угроз в современном мире, где скорость реагирования на новые вызовы играет решающую роль в защите здоровья населения.