USC araştırmacıları, koronavirüsün ortaya çıkan mutasyonlarına karşı koymak için yeni bir yöntem geliştirdi ve binlerce insanı öldürmekten ve ekonomiyi mahvetmekten sorumlu olan patojeni durdurmak için aşı geliştirmeyi hızlandırdı.
USC Viterbi Mühendislik Okulu’ndaki araştırma ekibi, yapay zeka (AI) kullanarak, aşıların analizini hızlandırmak ve en iyi potansiyel koruyucu tıbbi tedaviyi sıfırlamak için bir yöntem geliştirdi.
Yöntem, virüsün potansiyel mutasyonlarını analiz etmek için kolayca uyarlanabilir ve mümkün olan en iyi aşıların hızla tanımlanmasını sağlar – insanlara gelişen bulaşmaya karşı büyük bir avantaj sağlayan çözümler. Çalışma, makine öğrenme modellerinin bir zamanlar aylar veya yıllar süren aşı tasarım döngülerini saniyeler ve dakikalar içinde gerçekleştirebileceğini söylüyor.
USC Viterbi’de elektrik ve bilgisayar mühendisliği doçenti Paul Bogdan, “Bu virüsün özelliklerine uygulanan bu AI çerçevesi, aşı adaylarını saniyeler içinde sağlayabilir ve güvenlikten ödün vermeden önleyici tıbbi tedavilere ulaşmak için onları klinik deneylere hızla taşıyabilir” dedi. ve çalışmanın ilgili yazarı. Üstelik bu, dünya çapında mutasyona uğrayan koronavirüsün önünde kalmamıza yardımcı olacak şekilde uyarlanabilir. “
Çalışma, SARS-CoV-2’ye ( COVID-19’a neden olan virüs) uygulandığında , bilgisayar modelinin patojeni tedavi edebilecek ve en iyi seçenekleri belirleyebilecek bileşiklerin% 95’ini hızla ortadan kaldırdığını söylüyor.
Yapay zeka destekli yöntem, koronavirüse karşı işe yarayacak 26 potansiyel aşıyı öngördü. Bunlardan bilim adamları, koronavirüsün bir konakçı hücreye bağlanmak ve nüfuz etmek için kullandığı sivri proteinlere saldırabilen bir çoklu epitop aşısı inşa etmek için en iyi 11’i belirlediler. Aşılar, virüsün çoğalma yeteneğini nötralize ederek, başak proteinini bozmak için bulaşma bölgesini veya epitopunu hedef alır.
Dahası, mühendisler yeni bir virüs için bir dakikadan kısa bir sürede yeni bir çoklu epitop aşısı oluşturabilir ve kalitesini bir saat içinde doğrulayabilir. Aksine, virüsü kontrol etmeye yönelik mevcut işlemler, laboratuarda patojenin büyümesini, devre dışı bırakılmasını ve hastalığa neden olan virüsün enjekte edilmesini gerektirir. Süreç zaman alıcıdır ve bir yıldan fazla sürer; bu arada hastalık yayılır.
USC yöntemi COVID-19 mutasyonlarına karşı koymaya yardımcı olabilir
Yöntem, özellikle pandeminin bu aşamasında, koronavirüs dünyadaki popülasyonlarda mutasyona uğradığından faydalıdır. Bazı bilim adamları, mutasyonların şu anda dağıtılmakta olan Pfizer ve Moderna’nın aşılarının etkinliğini en aza indirebileceğinden endişe duyuyor. Birleşik Krallık, Güney Afrika ve Brezilya’da ortaya çıkan virüsün son varyantları daha kolay yayılıyor gibi görünüyor ve bilim adamları, hızla daha fazla vakaya, ölüme ve hastaneye kaldırılmaya yol açacağını söylüyor.
Ancak Bogdan, SARS-CoV-2’nin mevcut aşılar tarafından kontrol edilemez hale gelmesi veya ortaya çıkan diğer virüslerle başa çıkmak için yeni aşılara ihtiyaç duyulması halinde, USC’nin AI destekli yönteminin diğer önleyici mekanizmaları hızlı bir şekilde tasarlamak için kullanılabileceğini söyledi.
Örneğin, çalışma USC bilim adamlarının yalnızca bir B hücresi epitopu ve bir T hücresi epitopu kullandığını açıklarken, daha büyük bir veri kümesi ve daha olası kombinasyonların uygulanması daha kapsamlı ve daha hızlı bir aşı tasarım aracı geliştirebilir. Çalışma, yöntemin veri kümesindeki 700.000’den fazla farklı proteinle doğru tahminler yapabileceğini tahmin ediyor.
Bogdan, “Önerilen aşı tasarım çerçevesi, en sık gözlemlenen üç mutasyonun üstesinden gelebilir ve potansiyel olarak bilinmeyen diğer mutasyonlarla başa çıkmak için genişletilebilir” dedi.
Araştırma için ham veriler, dünyanın dört bir yanındaki bilim insanlarının diğer hastalıkların yanı sıra koronavirüs hakkında veri derlediği, Bağışıklık Epitop Veritabanı (IEDB) adı verilen dev bir biyoinformatik veritabanından geliyor. IEDB, patojenik virüsler hakkında tamamlayıcı bir bilgi deposu olan Virüs Patojen Kaynağı ile birlikte yaklaşık 3.600 farklı türden 600.000’den fazla bilinen epitop içerir. SARS-CoV-2’nin genomu ve başak protein dizisi Ulusal Biyoteknik Bilgi Merkezi’nden gelmektedir.
COVID-19, Amerika Birleşik Devletleri’nde 400.000’den fazla ölüm dahil olmak üzere dünya çapında 87 milyon vakaya ve 1.88 milyondan fazla ölüme yol açtı. Pek çok ülkenin sosyal, mali ve politik dokusunu harap etti.
Scitechdaily’ den alıntıdır.