AI giúp dự đoán vi rút lây từ động vật sang người

Fox News dẫn một nghiên cứu được công bố trên chuyên san PLOS Biology cho biết, một nhóm nghiên cứu tại thành phố Glasgow (Scotland) đã phát minh một mô hình bộ gien dự đoán xác suất vi rút có thể lây nhiễm sang người.

Nhóm nghiên cứu phát minh một mô hình bộ gien có thể dự đoán xác suất vi rút lây nhiễm sang người

ảnh CHỤP MÀN HÌNH SCITECH DAILY

Việc xác định các bệnh lây truyền từ động vật trước khi xuất hiện là một thách thức lớn, vì chỉ một phần nhỏ trong số 1,67 triệu vi rút từ động vật ước tính có khả năng lây nhiễm sang người.

Với bộ dữ liệu gồm 861 loại vi rút có khả năng lây nhiễm từ động vật đã biết, các nhà nghiên cứu đã thu thập một chuỗi bộ gien đại diện duy nhất từ hàng trăm loài vi rút RNA và DNA, bao gồm 36 họ vi rút.

Sau đó, họ xây dựng các mô hình học máy (thuật toán quét dữ liệu để tìm ra các mẫu hình hoặc đưa ra dự đoán, được coi là động cơ toán học của trí tuệ nhân tạo), xác định xác suất lây nhiễm của con người dựa trên các mẫu trong bộ gien vi rút. Tiếp đến, các tác giả áp dụng mô hình hoạt động tốt nhất để phân tích các mẫu về khả năng lây nhiễm từ động vật sang người trong các bộ gien vi rút khác được lấy từ nhiều loài động vật theo dự đoán trước đó.

Sau khi chuyển đổi thêm các xác suất dự đoán về khả năng lây nhiễm từ động vật thành 4 loại, các nhà khoa học dự đoán có 92% vi rút lây nhiễm sang người có khả năng lây nhiễm trung bình, cao hoặc rất cao là từ động vật, và 18 loại vi rút hiện tại chưa được coi là có khả năng lây nhiễm sang người, tuy nhiên ít nhất 3 trong số 18 loại có bằng chứng huyết thanh học về sự lây nhiễm sang người.

Bằng cách xác định các vi rút có nguy cơ cao và tiến hành điều tra sâu hơn, các nhà khoa học cho biết các dự đoán có thể hỗ trợ sự mất cân bằng ngày càng tăng giữa tốc độ phát hiện vi rút nhanh chóng và nghiên cứu cần thiết để đánh giá toàn diện nguy cơ.

“Chuỗi gien thường là thông tin đầu tiên và duy nhất mà chúng ta có về các loại vi rút mới được phát hiện, và khi càng có nhiều thông tin chúng ta có thể trích xuất từ các chuỗi gien đó, chúng ta càng sớm xác định được nguồn gốc của vi rút và nguy cơ lây nhiễm từ động vật mà nó có thể gây ra”, Simon Babayan, đồng tác giả nghiên cứu của Viện Đa dạng sinh học tại Đại học Glasgow, cho biết.

Ông nói thêm: “Khi càng có nhiều loại vi rút thì mô hình học máy AI của chúng tôi sẽ càng trở nên hiệu quả hơn trong việc xác định các loại vi rút hiếm cần được giám sát chặt chẽ và ưu tiên phát triển vắc xin”.