Искусственный интеллект поможет оценить опасность вирусов

Искусственный интеллект поможет оценить опасность вирусов

В течение нескольких десятилетий вирус гриппа видоизменяется, обретая новую способность заражать людей и быстро передаваться между ними, вызывая пандемию. На сегодняшний день ученые используют алгоритмы, способные самообучаться и предсказывать мутации, приводящие к возникновению опасных штаммов.

Для выяснения того, какие изменения в генах могут привести к тому, что заразные лишь для животных вирусы, могут быть эпидемически опасными и для людей, ученые выполняют кропотливые сравнения ДНК двух штаммов: опасного для человека патогена и его заразного лишь для животного предшественника. Выявив мутации с вероятностью потенциального повышения патогенности, учеными искусственно модифицируются различные штаммы вирусов с целью выявления эффекта отдельных генетических изменений. Такая работа помимо трудоемкости имеет и другой недостаток - опасность работ с патогенными штаммами.

Подобные базы данных свойств и генетических последовательностей различных вирусных штаммов обновляются и постоянно растут. На сегодня такая информация уже может стать основой работы систем, что используют машинное обучение. Нужно лишь разработать алгоритмы, по которым система будет изучать неизвестные штаммы. Такой подход используется достаточно давно для изучения ДНК и белков. Но к вирусам его начали применять лишь в последнее время. Впервые машинные самообучающиеся алгоритмы для сравнения штаммов вируса, передающегося лишь между свиньями, и патогенного для человека, были использованы в 2011 году. На основе обобщенных данных об известных и исследованных вирусах, что были помечены как патогенные для свиней или для человека, компьютером были выработаны стабильные критерии, безошибочно относящие новый вирус к какой-либо одной из указанных групп. Узлами этого дерева принятия решений стали специфические для таких отдельных групп аминокислоты. В процессе дальнейшего исследования были выделены 13 аминокислот, подменив которые можно превратить свиной вирус в человеческий. А также 10 аминокислот, по которым отличается пандемический штамм от обычного сезонного. К публикации готовится работа, где будут разъяснены причины возникновения опасного штамма H1N1.

К основным преимуществам вычислительного подхода следует отнести возможность выхода за пределы областей генома, где обычно ищут ключевые мутации. Сначала, как правило, ученые обращают внимание на те гены, которыми кодируются белки, участвующие так или иначе в заражении (к примеру, гемаглитинин, что связывается с клеткой-хозяином). Но оказалось, некоторые из мутаций, делающие вирус патогенным для человека, находятся за пределами указанной области.

Анализ иммунного ответа, вызываемый различными штаммами и его зависимость от комбинаций человеческих лейкоцитарных антигенов, которые широко варьируются внутри популяции как в зависимости от региона, так и от отдельных людей, также может быть проведен с использованием системы машинного обучения.

Чем больше объем генетических баз данных, тем более эффективно использование вычислительного метода. Данный метод позволит сделать следующее: — предсказывать возникновение новых штаммов гриппа,
— виды животных, которые могут стать носителями непатогенных для людей вирусов,
— разрабатывать новые вакцины, препятствующие распространению пандемии, и другие лекарственные средства.


искусственный интеллект самообучающиеся алгоритмы
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • Четверть населения Финляндии, будет обучена работе с роботами и нейросетями.
  • Финляндии предстоит расти и расти, перед тем, как она сможет выйти на мировой рынок с технологиями искусственного интеллекта и все же, это не мешает
  • Как искусственный интеллект передает информацию от людей, потерявших способность говорить?
  • Несколько групп ученых смогли преобразовать команды головного мозга в речь с помощью компьютера-синтезатора. Для того, чтобы это сделать, они
  • К 2025 году, роботы строители, могут составить 10 процентов рабочей силы Японии.
  • Япония является одной из стран, в которой автоматизация процесса строительства, происходит очень медленно. Роботы на практике показывают лишь то, что
  • Интуитивный Алгоритм Технологической Сингулярности на основе Сильного Искусственного Интеллекта «Smart-MES»
  • Технологическая Сингулярность означает такое быстрое развитие прогресса, связанное с созданием сообщества Сильных Искусственных Интеллектов, когда
  • Видеокамеры научились различать телефоны в руках автомобилистов
  • Совсем недавно, в Москве, Сергей Собянин сделал официальное заявление, что с 2019 года в Москве заработают камеры, которые будут отслеживать опасных
Последние комментарии
Каким был первый робот в мире? Происхождение слова "Робот"
Восхищения нет предела делу ваших рук и идей. Хочется склонить голову перед вашим трудом, хотя твердо придерживаюсь Библии (не поклоняться идолам)
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Я думаю, когда начнется квантовое взаимодействие мржду человеком и ИИ это и будет началом конца.
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Как вы считаете, возможно ли образование квантовых взаимодействий между человеком и ИИ? 
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
А почему бы сразу СИИ не запустить в другую галактику, может там нет коррупции, воровства, плебейства и прочей муры, которая не только мешает
Искусственный Интеллект. Концепция развития и внедрения Искусственного Интеллекта (Искусственной Аналитики)
Согласен. проблема ИИ не в наборе задач. Главная проблема - познание процесса мышления как феномена физиологии головного мозга человека.
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1545
0  
Всего комментариев 76
0  
Пользователей 69