Искусственный интеллект взял след на дом, в котором живет вирус

Вирус желтой лихорадки был открыт почти 120 лет назад. С тех пор были идентифицированы 214 видов РНК-вирусов, и этот список пополняется двумя-тремя видами ежегодно. Поэтому, чтобы предотвратить эпидемии вирусных инфекций, ученые исследуют возможных резервуарных хозяев и переносчиков. Обычные исследования – лабораторные и полевые – занимают годы и часто не позволяют сделать окончательный вывод о способе распространения вируса. Особенно важно знать хозяев и переносчиков вирусов в экстренной эпидемиологической ситуации. Когда новый вирус застает нас врасплох, никаких данных о нем еще нет, а действовать надо быстро. В недавней публикации в Science, команда ученых из Шотландии использовала алгоритмы машинного обучения (supervised machine learning), чтобы на основании геномной последовательности более 500 вирусов определить их резервуарных хозяев, наличие и вид переносчика. Ровно 4229 генетических признаков (например, предпочтение определенных аминокислот или пар кодонов) были использованы, чтобы натренировать искусственный интеллект и оптимизировать алгоритм определения резервуарных хозяев и переносчиков. При этом для 69 вирусов хозяева и переносчики были определены впервые. Например, для двух «сиротских» вирусов Эбола хозяевами оказались обезьяны. Алгоритм машинного обучения изучил характерный генетический «отпечаток пальцев» обезьяньих вирусов и нашел такие же сигналы в геноме вирусов Эбола.

Хотя полученные данные должны быть проверены эмпирически, геномное секвенирование и последующее определение способов распространения вируса с помощью искусственного интеллекта существенно облегчает выбор стратегии борьбы с вирусом в очаге эпидемии. Таким образом, искусственный интеллект постепенно перестает быть простым помощником, становясь полноценным быстро учащимся компаньоном в жизненно важных областях.

Автор: Алиса Розенфельд

Источники: http://science.sciencemag.org/content/362/6414/524; http://science.sciencemag.org/content/362/6414/577; http://www.nature.com/articles/sdata201817

Источник: science.sciencemag.org

Комментарии: