Sử dụng AI để dự đoán các liên kết giữa virus và động vật có vú

Một nghiên cứu mới của trường Đại học Liverpool có thể giúp các nhà khoa học giảm thiểu sự lây lan trong tương lai của các bệnh truyền nhiễm từ động vật sang động vật và vật nuôi do các loại virus hiện có gây ra.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) được gọi là học máy để dự đoán hơn 20.000 mối liên quan chưa được biết đến giữa các loại virus đã biết và các loài động vật có vú nhạy cảm (có nguy cơ bị nhiễm bệnh).

Nghiên cứu được công bố trên Nature Communications, sử dụng nhằm mục đích gúp các chương trình giám sát dịch bệnh. Hàng ngàn loại virus được biết là có ảnh hưởng đến động vật có vú, với các ước tính gần đây chỉ ra rằng, phát hiện chưa đến 1% sự đa dạng của virus ở động vật có vú cho đến nay.

Một số loại virus này như virus suy giảm miễn dịch ở người và mèo có phạm vi ký chủ rất hẹp, trong khi những loại virus khác như virus dại và virus Tây sông Nile có phạm vi ký chủ rất rộng. Tuy nhiên, Trưởng nhóm nghiên cứu, Tiến sĩ Maya Wardeh từ Viện Khoa học về Nhiễm trùng, Thú y và Sinh thái của trường Đại học Liverpool, giải thích: "Phạm vi vật chủ là một yếu tố dự báo quan trọng về việc virus có lây sang người hay không và do đó gây nguy hiểm cho con người”.

Gần đây nhất, SARS-CoV-2 đã được phát hiện có phạm vi vật chủ tương đối rộng tạo điều kiện cho virus lây lan sang người.. Để giải quyết lỗ hổng kiến ​​thức này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một khung học máy mới để dự đoán các mối liên quan chưa biết giữa các loại virus đã biết và các loài động vật có vú nhạy cảm bằng cách hợp nhất ba thành phần riêng biệt - đó là về từng loại virus, từng động vật có vú và mạng lưới kết nối chúng. Kết quả của họ cho thấy rằng, có nhiều hơn 5 lần các mối liên hệ giữa các virus lây truyền từ động vật sang động vật hoang dã và động vật có vú sống hoang dã và bán tinh hoàn nhiều hơn gấp 5 lần so với những gì đã biết trước đây.

Đặc biệt, dơi và động vật gặm nhấm, có liên quan đến sự bùng phát gần đây của các loại virus mới nổi như virus corona và virus hanta, có liên quan đến việc tăng nguy cơ nhiễm virus từ động vật sang người.

Mô hình này cũng dự đoán sự gia tăng gấp 5 lần mối liên hệ giữa các loài động vật có vú hoang dã, bán thuần hóa và virus của các họ loài quan trọng về kinh tế như gia súc và vật nuôi. Wardeh cho biết: "Khi virus tiếp tục di chuyển trên toàn cầu, mô hình của chúng tôi cung cấp một phương pháp hiệu quả để đánh giá các vật chủ điển hình mà chúng chưa gặp phải. Với tầm nhìn xa này có thể giúp xác định và giảm thiểu rủi ro các bệnh truyền nhiễm từ động vật, chẳng hạn như lây lan từ động vật sinh sống tại các hồ chứa vào quần thể người".

Wardeh hiện đang mở rộng phương pháp tiếp cận để dự đoán khả năng lây truyền virus của bọ ve và côn trùng sang chim và đfộng vật có vú, điều này sẽ cho phép ưu tiên các nghiên cứu về năng lực véc tơ dựa vào các phòng thí nghiệm trên toàn cầu để giúp giảm thiểu các đợt bùng phát bệnh do véc tơ truyền trong tương lai.

Trường Đại học Liverpoolạm

Phạm Thanh Bình dịch

Nguồn: Lab Manager- Hoa Kỳ