เพื่อคาดการณ์ไวรัสสายพันธุ์ใหม่ก่อนที่จะเกิดขึ้น
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ดและโรงเรียนแพทย์ฮาร์วาร์ดอ้างว่าแบบจำลองนี้สามารถทำนายการกลายพันธุ์ของไวรัสโควิด-19 ในระหว่างการแพร่ระบาดได้
to predict new variants of viruses before they emerge. Researchers at the University of Oxford and Harvard Medical School claim the model could have predicted mutations of the Covid-19 virus during the pandemic.
มหาวิทยาลัยอ็อกซ์ฟอร์ดพัฒนาเครื่องมือ AI เพื่อติดตามความหลากหลายของไวรัส
เพื่อคาดการณ์ไวรัสสายพันธุ์ใหม่ก่อนที่จะเกิดขึ้น
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ดและโรงเรียนแพทย์ฮาร์วาร์ดอ้างว่าแบบจำลองนี้สามารถทำนายการกลายพันธุ์ของไวรัสโควิด-19 ในระหว่างการแพร่ระบาดได้
หวังว่าโมเดลที่มีชื่อว่า EVEscape จะช่วยในการออกแบบวัคซีนโดยการศึกษาว่าไวรัสกลายพันธุ์อย่างไรเพื่อตอบสนองต่อระบบภูมิคุ้มกันของมนุษย์
มหาวิทยาลัยออกซ์ฟอร์ดกล่าวว่าเทคโนโลยีนี้ “ทำนายอนาคต”
ในช่วงการแพร่ระบาดของไวรัส Covid-19 เกิดจากไวรัสสายพันธุ์ต่างๆ ที่มีการเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมหลายอย่าง
การกลายพันธุ์เหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของไวรัส อาจทำให้ไวรัสแพร่กระจายเร็วขึ้น หรือทำให้ระบบภูมิคุ้มกันของเราจดจำและต่อสู้ได้ยากขึ้น
ในช่วงปลายปี 2021 ตัวแปร Omicron ทำเช่นนั้นและติดเชื้อหลายล้านคน แม้ว่าจะไม่ทำให้การรักษาในโรงพยาบาลและการเสียชีวิตเพิ่มขึ้นอย่างมากก็ตาม
EVEscape ย่อมาจาก Evolutionary Model of Variant Effect ผสมผสานโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกว่าไวรัสวิวัฒนาการอย่างไร พร้อมด้วยข้อมูลทางชีววิทยาและโครงสร้างโดยละเอียดเกี่ยวกับไวรัส
ในวารสาร Nature ทีมวิจัยได้บรรยายถึงวิธีการทำงานโดยทำนายความเป็นไปได้ที่การกลายพันธุ์ของไวรัสจะทำให้ไวรัสสามารถหลีกเลี่ยงการตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกันได้ เช่น โดยการป้องกันไม่ให้แอนติบอดีจับกัน
‘Tremendous value’ มูลค่ามหาศาล
แบบจำลองนี้ได้รับการทดสอบด้วยข้อมูลที่มีเฉพาะในช่วงเริ่มต้นของการระบาดใหญ่ของโควิด-19 ในเดือนกุมภาพันธ์ 2020 และคาดการณ์ได้สำเร็จว่าการกลายพันธุ์ของ SARS-CoV-2 ใดจะเกิดขึ้นและชนิดใดจะแพร่หลายมากที่สุด
ทีมงานยังคาดการณ์ด้วยว่าการรักษาโดยใช้แอนติบอดีชนิดใดจะสูญเสียประสิทธิภาพในขณะที่การแพร่ระบาดดำเนินไป และไวรัสได้พัฒนาการกลายพันธุ์เพื่อหลีกเลี่ยงการรักษาเหล่านี้
หวังว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยในมาตรการป้องกันและการออกแบบวัคซีนที่มุ่งเป้าไปที่ตัวแปรที่น่ากังวลก่อนที่จะแพร่หลาย
Pascal Notin ผู้เขียนร่วมกล่าวว่า การศึกษานี้จะ “คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ” ถึงการกลายพันธุ์ที่พบบ่อยที่สุดของโควิด-19 หากมีการใช้ในช่วงเริ่มต้นของการระบาด
“งานนี้มีคุณค่ามหาศาล ทั้งสำหรับความพยายามในการเฝ้าระวังการแพร่ระบาด แต่ยังรวมถึงการออกแบบวัคซีนในลักษณะที่แข็งแกร่งต่อการเกิดขึ้นของการกลายพันธุ์ที่มีความเสี่ยงบางอย่าง” เขากล่าวเสริม