最新研究：人工智能预测框架将有效应对新冠病毒突变

目前，新冠病毒在全球已导致8700万例病例，死亡人数超过188万，其中美国死亡人数超过40万。它破坏了许多国家的社会、金融和政治结构。

但最近，南加州大学的研究团队在一份声明中称，他们利用人工智能技术开发了一种方法，可以加速疫苗分析，并有助于找到潜在的最佳预防性药物治疗。

这种方法非常适用于分析病毒的潜在突变，确保人们能够迅速找到最好的疫苗，这种解决方案使人类在应对不断演变的传染病方面拥有巨大优势。该研究称，他们的机器学习模型可以在几秒或几分钟内完成疫苗设计周期，而此前的疫苗设计周期曾经长达数月或数年。

南加州大学的研究作者保罗表示:“这种人工智能框架，可以在几秒钟内提供候选疫苗，并在不影响安全性的情况下迅速将疫苗推向临床试验，以实现预防性医学治疗。此外，当新冠病毒在世界各地发生突变时，我们可以利用这一点来帮助各地领先应对变异情况。”该研究称，当应用到导致COVID-19的SARS-CoV-2病毒时，计算机模型迅速清除了95%可能治疗病原体的化合物，并找到了最佳选择。

这种方法在大流行的这个阶段尤其有用，因为冠状病毒在世界各地的人群中开始变异。一些科学家担心，这种突变可能会降低目前正在分发的疫苗的有效性。该研究称，最近在英国、南非和巴西出现的该病毒变种似乎更容易传播，这将迅速导致更多的病例、死亡和住院。但项目作者表示，如果目前的疫苗无法控病毒，或者需要新的疫苗来应对其他新出现的病毒，那么南加州大学的人工智能辅助方法可以用来迅速设计其他预防机制。

研究估计，该方法可以对数据集中超过70万种不同的蛋白质进行准确的预测。负责人说:“提议的疫苗设计框架可以处理三种最常见观察到的突变，并扩展到处理其他潜在的未知突变。”

这项研究的原始数据来自一个名为免疫表位数据库(IEDB)的大型生物信息学数据库，世界各地的科学家一直在该数据库中汇编关于新冠病毒和其他疾病的数据。IEDB包含来自大约3600种不同物种的60多万个已知表位，以及病毒病原体资源。

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