Nghiên cứu

Các nhà nghiên cứu phát triển công cụ AI để chống lại các biến thể COVID-19 trong tương lai

5 2 phiếu bầu
Đánh giá bài viết

Mặc dù đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong cuộc chiến chống lại virus coronavirus, nhưng các đột biến mới của COVID-19 vẫn tiếp tục xuất hiện và có thể đe dọa sức khỏe cộng đồng.

Để ngăn chặn đại dịch trở nên nghiêm trọng hơn nữa, các nhà nghiên cứu từ Đại học Copenhagen và công ty liệu pháp miễn dịch Evaxion đã hợp tác phát triển một công cụ AI mới có thể dự đoán nhanh hơn và hiệu quả hơn cách các phần tử protein khác nhau được tập hợp để tăng khả năng bảo vệ coronavirus.

Christian Thygesen, một tiến sĩ công nghiệp giải thích nói rằng: “Công cụ của họ ó tên là BIFROST, là một mô hình máy tính sử dụng các thuật toán để tập hợp các protein của virus có nhiều khả năng được đưa vào vắc-xin nhất”

Thygesen đã phát triển mô hình này cùng với Evaxion và Phó giáo sư Thomas Hamelryck trong nhóm Lập trình xác suất sâu tại khoa Khoa học Máy tính của Đại học Copenhagen.

“Để vắc xin có hiệu quả, cơ thể phải có khả năng tạo ra kháng thể chống lại vi rút. Nó làm được như vậy nếu nhận ra các protein nguy hiểm – chẳng hạn như protein tăng đột biến của coronavirus. Với BIFROST, chúng tôi sử dụng các thuật toán để ưu tiên các phần của protein virus mà chúng tôi biết có thể kích thích phản ứng miễn dịch, đểcó thể tập hợp chúng theo cách có nhiều khả năng hoạt động trong vắc xin “

biến thể covid

BIFROST sử dụng dữ liệu về chuỗi axit amin – các khối cấu tạo của protein – để dự đoán cách thức các loại protein khác nhau hoạt động như thế nào. Trong tương lai, kiến ​​thức này sẽ cho phép các nhà nghiên cứu thiết kế các “siêu protein” có thể tạo ra phản ứng mong muốn đối với virus trong hệ thống miễn dịch, với ít tác dụng phụ.

BIFROST — nhanh hơn, rẻ hơn, tốt hơn

Theo một nghiên cứu mới được thực hiện bởi ba nhà nghiên cứu, BIFROST có rất nhiều ưu điểm so với các mô hình khác.

Cho đến nay, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một mô hình máy tính có tên là Rosetta để tìm hiểu về hình dạng và hành vi của protein. Nhưng như Christian Thygesen giải thích, phương pháp Rosetta có những thiếu sót đáng kể:

“Phương pháp mới của chúng tôi có ưu điểm chính là chạy trên phần cứng đặc biệt, cho phép chúng tôi nhận được câu trả lời trong vài giây thay vì chờ đợi hàng giờ để có kết quả. Nó tiết kiệm thời gian và do đó tiết kiệm tiền bạc.”

BIFROST có một thuộc tính giúp nó hoạt động hiệu quả hơn Rosetta.

“Trong đó, dựa trên một chuỗi axit amin duy nhất, Rosetta chỉ có thể cung cấp một ước tính về loại protein được đề cập, công cụ của chúng tôi sử dụng các thuật toán để tính toán xác suất của một số protein có thể có”.

Do đó, BIFROST được trang bị để cung cấp cho chúng tôi nhiều gợi ý hơn về hình dạng và hành vi tiềm năng của protein. Điều này rất quan trọng khi cố gắng phát triển một loại vắc-xin có khả năng nhận ra nhiều biến thể mới, ví dụ, protein tăng đột biến của coronavirus.

Tuy nhiên, Anders B. Sørensen của Evaxion giải thích rằng vẫn còn rất nhiều chặng đường để đi trước khi thiết kế BIFROST có thể được triển khai.

Sørensen kết luận: “Chúng tôi đã chứng minh rằng BIFROST hoạt động vô cùng triển vọng trong giai đoạn thiết kế, trong khi thử nghiệm trong thế giới thực với các mô hình động vật sẽ được hoàn thành vào năm 2022. Vì vậy, vẫn còn nhiều cách để chúng tôi kiểm tra cách các protein được thiết kế của chúng tôi hoạt động ở người. Tuy nhiên, với BIFROST, chúng tôi đã thực hiện một bước quan trọng trong việc tạo ra một loại vắc-xin có thể bảo vệ chúng ta khỏi các đại dịch trong tương lai “

Thẻ
5 2 phiếu bầu
Đánh giá bài viết
Theo dõi
Thông báo về
guest
0 Thảo luận
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả các bình luận
trackback
1 tháng trước

[…] báo cáo mới trong tháng 1 năm 2022 của Tạp chí Dairy Science trình bày nghiên cứu, có thể mở ra cơ hội để tạo ra các sản phẩm sữa đa nguồn, chức năng mới […]

0
Rất thích suy nghĩ của bạn, hãy bình luận x
()
x