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新華社澳門(mén)8月1日電（記者劉剛 李寒芳）由澳門(mén)科技大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)國(guó)際合作小組開(kāi)發(fā)出一種創(chuàng)新的人工智能預(yù)測(cè)模型——“UniBind”，能夠預(yù)測(cè)新冠病毒中的哪些突變株將對(duì)人類(lèi)構(gòu)成重大威脅。
新冠病毒能不斷進(jìn)化產(chǎn)生新的突變株，來(lái)逃避疫苗接種或自然感染所提供的免疫保護(hù)，導(dǎo)致嚴(yán)重疾病或死亡的增加。“UniBind”通過(guò)分析全球監(jiān)測(cè)產(chǎn)生的600多萬(wàn)個(gè)病毒序列數(shù)據(jù)，可預(yù)測(cè)哪些突變會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重病毒傳染力的增加，以及哪些突變會(huì)導(dǎo)致病毒對(duì)抗體或疫苗產(chǎn)生抗性。
這項(xiàng)研究發(fā)表在最新一期的《自然醫(yī)學(xué)》雜志上，有助改變?nèi)祟?lèi)分析新冠疫情以及其他潛在傳染病的模式和能力。
“目前的人工智能方法大多只能通過(guò)分析一種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這限制了其準(zhǔn)確性。‘UniBind’能整合分析各種不同實(shí)驗(yàn)來(lái)源和模態(tài)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。”這一研究的主導(dǎo)者、澳門(mén)科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授張康說(shuō)。
此外，“UniBind”可預(yù)測(cè)對(duì)其他新出現(xiàn)的病毒菌株的免疫效果，并評(píng)估感染的嚴(yán)重程度。
據(jù)介紹，研究團(tuán)隊(duì)利用“UniBind”模擬了3萬(wàn)多個(gè)虛擬毒株，并正確預(yù)測(cè)了目前占主導(dǎo)地位的突變株的演變，如奧密克戎XBB和BQ突變株。在目前突變株的基礎(chǔ)上，“UniBind”已經(jīng)確定A475N和S494K突變與抗體抗性有關(guān)，因此可能會(huì)驅(qū)動(dòng)未來(lái)突變株的出現(xiàn)。
研究團(tuán)隊(duì)還利用“UniBind”探索了各種β冠狀病毒與不同宿主受體的結(jié)合能力，結(jié)果表明該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同病毒及其突變株對(duì)不同物種的親和力。這對(duì)發(fā)現(xiàn)重大流行病中間宿主、預(yù)測(cè)病毒跨物種傳播途徑具有重要意義。
