fbpx
  • Модель обучили предсказывать потенциально опасные штаммы коронавируса

    Компании BioNTech и InstaDeep разработали «систему раннего предупреждения» для выявления новых опасных вариантов коронавируса. Система выявила 12 из 13 вариантов коронавируса, которые Всемирная организация здравоохранения выделила как потенциально опасные.

    Система нацелена на раннее выявление потенциальных вариантов высокого риска для предупреждения исследователей, разработчиков вакцин, органов здравоохранения и политиков. Две модификации штамма омикрон система определила как потенциально опасные в тот же день, когда его генетическая последовательность была впервые опубликована.

    Система состоит из двух частей. Первая часть системы предсказывает структуру спайкового белка варианта по последовательности ДНК. Основываясь на этом моделировании, система оценивает штамм по двум показателям: насколько легко спайковый белок цепляется за рецептор, используемый для проникновения в клетки человека, и насколько легко существующие в организме человека антитела могут связываться с этим спайковым белком, предотвращая заражение клеток вирусом.

    Вторая часть системы берет последовательность ДНК и обрабатывает ее так, как если бы это был своего рода язык. Затем она использует методы обработки естественного языка, чтобы изучить, насколько последовательность ДНК для спайкового белка конкретного варианта похожа на другие известные спайковые белки коронавируса.

    Полученные метрики затем объединяются в две совокупные оценки. Одна из них определяет, насколько вероятно, что вариант избежит естественного или вызванного вакциной иммунного ответа. Вторая оценка показывает, насколько вероятно, что штамм сможет доминировать над другими известными штаммами.

    На основе этих оценок производится ранжирование штаммов. Те штаммы, у которых были более высокие ранги по сравнению с большинством других известных вариантов, распространявшихся в то время, считаются потенциально опасными вариантами.

    Подписаться
    Уведомить о
    guest
    0 Comments
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии