Do boja proti chrípke vyslali umelú inteligenciu. Má výborné výsledky

Každoročný výber kmeňov chrípky pre vakcíny je zložitá hra s časom. Odborníci na verejné zdravie musia rozhodnúť o zložení vakcíny s niekoľkomesačným predstihom, čím riskujú, že ich tip nevyjde a účinnosť vakcíny klesne. Teraz prichádza pomocná ruka – umelá inteligencia.

VaxSeer: Ako to funguje?

Vedci z Massachusettského technologického inštitútu (MIT) vyvinuli systém umelej inteligencie s názvom VaxSeer. Tento nástroj dokáže s pomocou hlbokého učenia a rozsiahlych dátových súborov predpovedať, ktoré kmene chrípky budú dominovať v nadchádzajúcej sezóne. VaxSeer nielen predpovedá, ale aj navrhuje očkovacie kmene s potenciálne vyššou účinnosťou.

Tím z Laboratória pre počítačovú vedu a umelú inteligenciu (CSAIL) a Kliniky strojového učenia v zdravotníctve MIT Abdul Latif Jameel trénoval systém na desiatkach rokov virologických dát a výsledkoch laboratórnych testov. Vďaka tomu VaxSeer dokáže simulovať vývoj vírusov a ich reakcie na vakcíny. „VaxSeer používa rozsiahly jazykový model proteínov, ktorý sa učí rozpoznávať vzťah medzi dominanciou a kombinovanými účinkami mutácií,“ vysvetľuje Wen-sien Š’, hlavný autor štúdie a doktorand z Katedry elektrotechniky a informatiky MIT.

„Na rozdiel od doterajších modelov, ktoré pracujú so statickým rozdelením variantov, náš prístup zohľadňuje dynamické zmeny dominancie – čo je pre rýchlo sa vyvíjajúce vírusy, ako je chrípka, omnoho presnejšie.“ Retrospektívna analýza ukázala, že VaxSeer vo väčšine sezón prekonal výbery Svetovej zdravotníckej organizácie (WHO).

Budúcnosť VaxSeer a potenciál pre ďalšie vírusy

Momentálne sa VaxSeer sústreďuje na hemaglutinín (HA) – hlavný antigén chrípkového vírusu. Vedci však plánujú rozšíriť jeho schopnosti aj na ďalšie proteíny a faktory, ako je imunitná história populácie, výrobné možnosti či dávkovanie. Hoci rozsiahle dátové sady sú pre úspešné predpovedanie kľúčové, tím z MIT už pracuje na metódach, ktoré umožnia predvídať vývoj vírusov aj pri obmedzenom množstve dát, prostredníctvom analýzy vzťahov medzi jednotlivými vírusovými rodinami.

Profesorka umelej inteligencie a zdravotného inžinierstva na MIT Regina Barzilayová zdôrazňuje dôležitosť tohto vývoja: „Vzhľadom na rýchlosť evolúcie vírusov vývoj liekov často zaostáva. VaxSeer je pokusom tento sklz dobehnúť.“ Docent Jon Stokes z McMasterovej univerzity dodáva: „Najpôsobivejšie je, že systém dokáže predpovedať vývoj aj s minimom dát. Takýto prístup môže pomôcť nielen pri chrípke, ale aj v boji proti baktériám odolným voči antibiotikám či rakovine rezistentnej na liečbu. Prediktívne modelovanie nám dáva šancu byť o krok vpred.“