인공 지능(AI) 사용, 캘리포니아 대학교 공과대학 연구팀
잠재력 분석에 쉽게 적용 할 수 있습니다.바이러스의 돌연변이. 기계 학습 모델은 몇 달 또는 몇 년이 걸리던 백신 개발주기를 몇 초와 몇 분으로 수행 할 수 있다고 연구는 밝혔다.
AI를 사용하여 엔지니어는 새로운신종 바이러스에 대한 다중 에피토프 백신을 1 분 이내에 만들고 1 시간 이내에 그 품질을 확인합니다. 대조적으로, 현대의 바이러스 제어 프로세스는 실험실에서 병원체를 키우고 비활성화하고 질병을 일으킨 바이러스를 관리해야합니다. 이 과정은 힘들고 1 년 이상 걸립니다. 한편 질병이 퍼지고 있습니다. 이 방법은 미래의 전염병에 유용합니다.
새로운 방법은 특히 현재코로나 바이러스가 전 세계적으로 돌연변이를 일으키기 시작하는 대유행 단계. 일부 과학자들은 돌연변이가 화이자 및 모더 나 백신의 효과를 감소시킬 수 있다고 우려합니다. 영국, 남아프리카 및 브라질에서 출현하는 최근 바이러스 변종은 더 쉽게 퍼지는 것으로 보입니다. 과학자들에 따르면 이것은 훨씬 더 많은 질병, 사망 및 입원 사례로 이어질 것입니다.
SARS-CoV-2가 현재 백신으로 통제 불능 상태가되거나 다른 바이러스와 싸우기 위해 새로운 백신이 필요한 경우 AI 지원 USC 방법을 사용하여 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.
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에피토프 또는 항원 결정 인자는 면역 체계에 의해 인식되는 항원 거대 분자의 일부입니다. 에피토프를 인식하는 항체 부분을 파라 토프라고합니다.