Američki znanstvenici razvili su novu metodu za suzbijanje nastalih mutacija koronavirusa i ubrzavanje razvoja cjepiva kako bi se zaustavio patogen odgovoran za smrt milijuna ljudi i uništavanje svjetskog gospodarstva. Ova bi metoda mogla pomoći da nova cjepiva budu korak ispred virusa SARS-CoV-2.
Koristeći umjetnu inteligenciju (AI), računalni inženjeri USC Viterbi School of Engineering Sveučilišta Južne Kalifornije razvili su metodu kojom se ubrzava analiza cjepiva te se ciljano usredotočuje na najbolju moguću preventivnu medicinsku terapiju.
Njihova je metoda lako prilagodljiva i za analizu potencijalnih mutacija koronavirusa, što bi moglo osigurati pronalazak najboljih mogućih cjepiva te ljudima dati veliku prednost pred uzročnikom pandemije koji čitavo vrijeme evoluira.
„Ovaj AI okvir, kad se primijeni na specifičnosti virusa, može stvoriti kandidate za cjepiva unutar nekoliko sekundi te ih brzo prebaciti u fazu kliničkih testiranja kako bi se postigla preventivna medicinska terapija, objasnio je Paul Bogdan, profesor elektrotehničkog i računalnog inženjerstva na USC Viterbiju te jedan od autora studije koja je objavljena u znanstvenom časopisu Nature Scientific Reports.
Sustav se može prilagoditi tako da na nam pomaže stalno biti korak ispred SARS-CoV-2 virusa dok on stvara svoje nove inačice po cijelom svijetu, navodi se u znanstvenom radu. Kad su razvijeni računalni model primijenili na koronavirus, brzo je eliminirao 95 posto spojeva koji bi se možda mogli koristiti za liječenje virusa te je točno odredio najbolje opcije, navodi se u istraživanju.
Umjetna inteligencija predvidjela je 26 cjepiva koja bi bila učinkovita protiv novog koronavirusa. Među njima znanstvenici su identificirali 11 najboljih za izradu multiepitopnog cjepiva, koje može napasti šiljaste proteine koje koronavirus koristi za vezanje za zdravu stanicu i ulazak u nju. Cjepiva rade tako da ometaju šiljasti protein te tako neutraliziraju sposobnost virusa da se razmnožava u zdravim stanicama.
Osim toga, znanstvenici mogu izraditi cjepiva koja bi bila učinkovita i protiv novog virusa u manje od minute te potvrditi njegovu kvalitetu unutar jednog sata. Za usporedbu, trenutni proces podrazumijeva uzgoj patogena u laboratoriju, njegovu deaktivaciju te provođenje testova na njemu, a za sve to je potrebno puno vremena, odnosno više od godine dana. U međuvremenu, bolest se nesmetano širi.
Metoda bi mogla pomoći u suzbijanju mutacija COVID-19
USC-ova metoda potpomognuta umjetnom inteligencijom bit će posebno korisna u ovoj fazi pandemije kad su znanstvenici zabrinuti da sojevi koji se šire iz Velike Britanije, Južne Afrike i Brazila, mogu smanjiti učinkovitost proizvedenih cjepiva koja se sada distribuiraju. Prof. Bogdan kaže, da ako se virus SARS-CoV-2 otme kontroli sadašnjim cjepivima, ili ako će biti potrebna nova cjepiva za nošenje s novim varijantama koje bi se mogle pojaviti, njihova bi se metoda potpomognuta umjetnom inteligencijom mogla iskoristiti za brzu izradu drugih preventivnih mehanizama.
Primjerice, studija objašnjava da su USC-ovi znanstvenici koristili tek jedan epitop B-stanice i jedan epitop T-stanice, dok bi korištenje većeg seta podataka i više mogućih kombinacija moglo proizvesti sveobuhvatniji i brži alat za izradu cjepiva. Studija procjenjuje da njihova metoda potpomognuta umjetnom inteligencijom može izvesti precizna predviđanja s više od 700.000 različitih proteina u podatkovnom setu.
Podaci za istraživanje u toj studiji dolaze iz divovske bioinformatičke baze podataka Immune Epitope Database (IEDB), u koju su znanstvenici diljem svijeta prikupljali podatke, uz druge bolesti, i o koronavirusu. IEDB u sebi sadrži preko 600.000 poznatih epitopa iz 3600 različitih vrsta virusa, zajedno s čitavim repozitorijem informacija o patogenim virusima.