Istraživači su koristili strojno učenje koje pokreće AI kako bi predvidjeli više od 20 tisuća nepoznanica
Znanstvenici su već znali da tisuće virusa zarazesisavaca, dok je prema posljednjim procjenama do danas otkriveno manje od 1% virusne raznolikosti sisavaca. Neki od ovih virusa, poput virusa humane imunodeficijencije i mačjih virusa imunodeficijencije, imaju vrlo uski domet domaćina, dok drugi, poput virusa bjesnoće i zapadnog Nila, imaju vrlo širok raspon domaćina.
U Rusiji su počeli cijepiti cjepivom Sputnik Light
„Stanište je važan pokazateljje li virus zoonotski i, prema tome, predstavlja li opasnost za ljude. U novije vrijeme otkriveno je da SARS-CoV-2 ima relativno širok raspon domaćina - to je pridonijelo njegovom širenju među ljudima. Međutim, naše znanje o staništu većine virusa i dalje je ograničeno ”, napominju istraživači.
Kako bi premostili tu prazninu, istraživači su razvili novi sustav strojnog učenja za predviđanje nepoznatih veza između virusa i osjetljivih vrsta sisavaca.
Njihovi rezultati ukazuju na toPostoji pet puta više asocijacija između poznatih zoonotskih virusa i divljih i poludomaćih sisavaca nego što se ranije mislilo. Konkretno, šišmiši i glodavci, koji su povezani s nedavnim epidemijama novih virusa poput koronavirusa i hantavirusa, povezani su s povećanim rizikom od zaraze zoonotskim virusima.
Model također predviđa petostruko povećanje povezanosti divljih i poludomaćih sisavaca i virusa ekonomski važnih domaćih vrsta.
“Kako se virusi nastavljaju kretatizemaljskoj kugli, naš model pruža priliku za procjenu potencijalnih domaćina s kojima se tek trebaju sastati. Takva predviđanja može pomoći u prepoznavanju i ublažavanju rizika od životinjskih bolesti koje se mogu proširiti na ljudsku populaciju ”, dodali su istraživači.
Čitaj više
Najveći komet u povijesti viđen je u Sunčevom sustavu: to je gotovo planet
Znanstvenici su izračunali "puls" Zemlje: on iznosi 27,5 milijuna godina
Nova metoda trenutno pretvara ugljik u grafen ili dijamante