Научници користе машинско учење како би идентификовали животиње у којима „живе“ смртоносни вируси
Тим еколога Данијела Штрајкера са Британског универзитета у Глазгову недавно је направио посебан софтвер који користи генетичке информације о вирусима и који може да предвиди у које ће се групе животиња овакви опасни вируси највероватније населити.
Резултати њихове студије објављени су почетком новембра у престижном журналу Science, а један од најважнијих закључака је да би идентификација ових животињских резервоара могла да помогне у превенцији будућих епидемија код људи.
„Док не сазнате шта је резервоар, компликовано је да процените ризик, и тешко можете да урадите било шта да зауставите настанак болест“, тврди Штрајкер.
За сада, једине мере превенције су вакцинација и успостављање минималног контакта људи и заражених животиња.
Идентификација животиња-преносника
Када научници покушавају да повежу вирус који се јавља код људи са њиховим животињским резервоаром – тј. врстом животиње која може да угости нападача, а да не постане претерано болесна – они генерално користе индиректне доказе. Најбољи пример за то јесу вируси еболе, за које многи научници сумњају да природно круже у одређеним врстама слепих мишева, а на основу еколошких и молекуларних података.
Слепи мишеви су учестали у удаљеним шумама подсахарске Африке где иначе има и највише епидемија еболе, а након теренских истраживања пронађена су антитела и генетске секвенце вируса у популацијама слепих мишева. Ипак, специфични вируси који заиста изазивају епидемије код људи још нису пронађени код дивљих слепих мишева у живом, репликационом облику. Поред тога, чак и када се вирус детектује у животињи, није сасвим јасно да ли је та животињска врста домаћин, тј. резервоар вируса, или је само реч о животињи која је развила инфекцију, каже Штрајкер.
Да би боље идентификовао животиње које су важне за пренос вируса, Штрајкеров тим је прикупио епидемиолошке и генетске податке о неколико стотина вируса из породица које могу да заразе људе и чији су домаћини већ познати.
Користећи се машинским учењем, истраживачи су направили компјутерски модел који би могао да предвиди која ће од 11 група животиња највероватније угостити вирус. Ово су урадили користећи информације из RNA генома вируса. Овај компјутерски модел је заснован на закључку да генетски сродни вируси за домаћине узимају сличне животиње, а Штрајкеров тим је такође узео у обзир и сигнале који указују на то да је вирус прилагодио свој геном свом домаћину.
Резултати
Када се тестирао на вирусе који се не налазе у моделу, успешност софтвера била је велика – тачније, софтвер је у 72 одсто случајева тачно предвидео домаћина вируса.
Када је Штрајкеров тим применио модел на вирусе чији животињски домаћини још нису познати – што је заправо показатељ праве вредности овог алата – предвиђања су у великом броју случајева имала смисла, каже вођа тима.
Тако је, на пример, софтвер показао да су сва четири вируса еболе које је он испитивао као домаћина највероватније имали једну подврсту слепих мишева – pteropodiformes – која обухвата и оне врсте у којима су пронађена антитела и секвенце вируса. Такође, модел је предвидео и да две врсте вируса еболе идентификоване у Уганди и Обали Слоноваче највероватније имају резервоаре у приматима.
Штрајкер се нада да ће други истраживачи тестирати његова предвиђања у својим теренским студијама.
Један од тих истраживача сасвим сигурно ће бити Сара Кливленд, ветеринарски епидемиолог, такође са Универзитета у Глазгову. Штрајкеров модел предвиђа да би вирус, одговоран за тзв. Кримско-Конго хеморагичну грозницу, инфекцију која може бити смртоносна за људе и виђена је у Африци, на Блиском истоку, у Азији и на Балкану, могао да се налази у слепим мишевима или код стоке, пре него у крпељима, који се најчешће наводе као домаћини тог вируса.
„То нас је довело дотле да преиспитујемо претпоставку која се налази у уџбеницима“, каже Кливлендова, чији тим сада планира да истражује стоку инфицирану овим вирусом у Танзанији.
Штрајкерова студија је, иначе, наишла на добродошлицу његових колега, поготово због примењиване компјутерске методе. Петер Дашак, председник непрофитне њујоршке организације EcoHealth Alliance, која се бави питањима околине, каже да је Штрајкерова студија корисна зато што проналази резервоаре на основу вирусне секвенце – података који су доступни за већину епидемија.
„Мислим да ће ово постати кључна студија, јер поставља темеље будућем приступу надгледању заразних инфекција“, каже Дашак.