Son zamanlarda PNAS Nexus’da yayınlanan bir çalışma, yapay zeka (AI) kullanarak genomik ve epidemiyolojik verileri kullanarak yeni keşfedilen şiddetli akut solunum sendromu koronavirüs 2 (SARS-CoV-2) varyantlarının gelecekteki dağılım yolunu tahmin edebilen bir risk değerlendirme modeli geliştirmek için yapay zekayı kullanmıştır. Bu AI destekli erken tespit yaklaşımı pandemiye hazırlık ve tepki için önemli sonuçlar doğurabilir.
Amerika Birleşik Devletleri Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezi (CDC) ve Dünya Sağlık Örgütü (WHO) gibi kuruluşlar yeni SARS-CoV-2 varyantlarının ortaya çıkmasını izlerken, yeni enfeksiyon dalgalarına neden olabilecek mutasyonları belirlemek zor olmaya devam etmektedir. Mevcut epidemiyolojik modeller genellikle mutasyonel suşların genetik özelliklerini gözden kaçırmaktadır, bu da enfeksiyon trajektuarı üzerindeki potansiyel etkilerini anlamak için kritiktir.
Bu çalışmadaki araştırmacılar, büyük enfeksiyon dalgalarıyla ilişkili olan varyantların zamanla ilişkili desenlerini araştırmak amacıyla 30 ülkeden 9 milyon SARS-CoV-2 genomik dizisini analiz ettiler. Pango kökeni, Global Initiative on Sharing Avian Influenza Data (GISAID), COVID-19 vakaları, aşılama oranları ve farmasötik olmayan müdahaleler gibi çeşitli kaynaklardan verileri içerdiler.
Modeli verilere uygulayarak, araştırmacılar umut verici sonuçlar elde ettiler. Bir haftalık gözlem süresinden sonra, model takip eden üç ayda 1.000’den fazla enfeksiyona neden olacak varyantların %73’ünü tespit edebildi. Bu performans iki haftalık bir gözlem süresiyle %80’e çıktı.
Çalışma ayrıca SARS-CoV-2 virüsünün spike, nükleokapsid (N) ve yapısal olmayan protein (NSP) proteinlerinde en çok mutasyona uğradığını ortaya koydu. Ayrıca, her bir dalga başlangıcındaki baskın varyant, önceki dalga varyantlarından oldukça benzersiz mutasyonlara sahipti.
Bu bulgular, bu çalışmada geliştirilen tahmin modelinin yeni SARS-CoV-2 varyantlarının ortaya çıkmasını önceden tahmin etme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Araştırmacılar genetik değişkenleri modellerine dahil ederek, tahminlerin doğruluğunu artırabilir ve varyantların nasıl yeniden enfekte edebileceğini veya önceden bağışıklık kazanmış bireyleri hedef alabileceğini daha iyi anlayabilirler. Genel olarak, bu AI destekli yaklaşım gelecekteki pandemi dalgalarına tepki verme becerimizi önemli ölçüde artırabilir.
The source of the article is from the blog scimag.news