新的人工智能模型可以幫助預(yù)測(cè)哪些病毒可能從動(dòng)物傳播到人類

一種將人工智能應(yīng)用于碳水化合物的新模型提高了對(duì)感染過程的理解，并有助于預(yù)測(cè)哪些病毒可能從動(dòng)物傳播給人類。這是由哥德堡大學(xué)研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)最新研究報(bào)告的。

碳水化合物參與幾乎所有的生物過程——但它們?nèi)匀粵]有被很好地理解。這些碳水化合物被稱為聚糖，對(duì)于讓我們的身體按照預(yù)期的方式工作至關(guān)重要。

然而，當(dāng)我們的身體不能按預(yù)期工作時(shí)，它們也會(huì)以令人恐懼的頻率參與進(jìn)來。幾乎所有病毒都使用聚糖作為它們?cè)诟腥具^程中與我們細(xì)胞的第一次接觸，包括我們目前的威脅 SARS-CoV-2，導(dǎo)致 大流行。

由哥德堡大學(xué)助理教授 Daniel Bojar 領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)研究小組現(xiàn)已開發(fā)出一種基于人工智能的模型，可以以前所未有的準(zhǔn)確度分析聚糖。該模型可以預(yù)測(cè)新的病毒-聚糖相互作用，例如聚糖與流感病毒或輪狀病毒之間的相互作用，從而提高對(duì)感染過程的理解：嬰兒病毒感染的常見原因。

因此，該模型還可以更好地了解人畜共患病，即病毒從動(dòng)物傳播到人類。

隨著 SARS-CoV-2 的出現(xiàn)，我們已經(jīng)看到病毒從動(dòng)物傳播到人類的潛在破壞性后果。我們的模型現(xiàn)在可用于預(yù)測(cè)哪些病毒特別接近“跳過”。我們可以通過查看病毒識(shí)別人類聚糖需要多少突變來分析這一點(diǎn)，這會(huì)增加人類感染的風(fēng)險(xiǎn)。此外，該模型還幫助我們預(yù)測(cè)人體的哪些部位可能成為潛在的人畜共患病毒的目標(biāo)，例如呼吸系統(tǒng)或胃腸道。”

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