随着新的冠状病毒变异越来越多,疫苗研发更加需要走在变异前面。然而,随机的病毒突变即使是科学家也难以预测。
MIT的博士生布莱恩•希(Brian Hie)认为,跟人类的语言一样,生物学里也存在与语法和其他规则相对应的结构。而这些模式有可能存在于氨基酸链中。只要破解了病毒的语言,科学家就能利用病毒来预测病毒自身的变异方向。
Hie和MIT的生物工程学助理教授Bryan Bryson以及应用数学教授Bonnie Berger一起尝试以他们最了解的方式破解该代码:使用AI。这项研究成果发表于Science期刊上,题为《Learning the language of viral evolution and escape》(学习病毒进化和逃逸的语言)
研究团队对他们的NLP进行了各种数据库中存储的成千上万个实验室确认的病毒遗传序列的培训。他们训练了三个独立的NLP,每个均可预测出足以逃避免疫系统但不会造成病毒自身破坏的变异。
为了验证他们的结果,他们直接使用了病毒,在实验室中测试了NLP预测的突变是否有助于病毒逃逸,胜过击败抗病毒抗体的机会。
根据《MIT Technology Review》(麻省理工科技评论),在预测实验室中的病毒逸出方面,他们的模型超越了现有技术,对艾滋病毒和冠状病毒株预测令人印象深刻。
最终,该团队希望他们的NLP模型不仅可以预测病毒变异方向,甚至可以更精确地预测病毒将在序列的哪个位置发生突变。从而成为疫苗的理想靶标,指导研究人员开发疫苗。
编译/前瞻经济学人APP资讯组
参考信息:https://www.freethink.com/articles/hiv-coronavirus-mutations
论文链接:https://science.sciencemag.org/content/371/6526/284
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