Forscher nutzten KI-gestütztes maschinelles Lernen, um mehr als 20.000 Unbekannte vorherzusagen
Wissenschaftler wussten bereits, dass Tausende von Viren infizierenSäugetiere, während nach neuesten Schätzungen bisher weniger als 1% der viralen Vielfalt von Säugetieren entdeckt wurde. Einige dieser Viren, wie Human-Immunschwäche-Viren und Katzen-Immunschwäche-Viren, haben ein sehr enges Wirtsspektrum, während andere, wie Tollwut- und West-Nil-Viren, ein sehr breites Wirtsspektrum haben.

In Russland begann man mit der Impfung mit dem Sputnik-Light-Impfstoff
„Lebensräume sind ein wichtiger Indikator fürob das Virus zoonotisch ist und daher eine Gefahr für den Menschen besteht. In jüngerer Zeit wurde festgestellt, dass SARS-CoV-2 ein relativ breites Wirtsspektrum hat – und dies hat zu seiner Verbreitung unter den Menschen beigetragen. Unser Wissen über den Lebensraum der meisten Viren bleibt jedoch begrenzt“, stellen die Forscher fest.
Um diese Lücke zu schließen, entwickelten die Forscher ein neues maschinelles Lernsystem, um unbekannte Assoziationen zwischen Viren und anfälligen Säugetierarten vorherzusagen.
Ihre Ergebnisse zeigen, dassEs gibt fünfmal mehr Assoziationen zwischen bekannten Zoonoseviren und wilden und halbhäuslichen Säugetieren als bisher angenommen. Insbesondere Fledermäuse und Nagetiere, die mit den jüngsten Ausbrüchen neuer Viren wie Coronaviren und Hantaviren in Verbindung gebracht wurden, wurden mit einem erhöhten Risiko einer Ansteckung mit Zoonoseviren in Verbindung gebracht.
Das Modell prognostiziert auch eine Verfünffachung der Assoziationen zwischen wildlebenden und halb domestizierten Säugetieren und Viren wirtschaftlich wichtiger einheimischer Arten.
„Während Viren sich weiter durchziehenGlobus bietet unser Modell die Möglichkeit, potenzielle Gastgeber zu bewerten, mit denen sie sich noch nicht getroffen haben. Eine solche Voraussicht kann dazu beitragen, die Risiken von Tierseuchen, die sich auf die menschliche Bevölkerung ausbreiten können, zu identifizieren und zu mindern“, fügten die Forscher hinzu.
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