وتصف الدراسة الجديدة أداة تعلم آلي تسمى "كاشف فيروس الإنفلونزا الجديد أ" (NIAViD)، التي تتنبأ بالتغيرات في فيروس الإنفلونزا الموسمية بدقة تصل إلى 73٪.
وتستخدم الأداة "بيانات تسلسل فيروس الإنفلونزا لفهم كيف من المتوقع أن تتجاوز الفيروسات الناشئة المناعة الموجودة لدى الأشخاص".
وقال ألفا فورنا، الباحث المشارك في كلية Odum، إن التنبؤ بكيفية تغير فيروس الإنفلونزا يشكّل أحد التحديات الكبيرة في منع عدوى الإنفلونزا الموسمية.
وأوضح: "كل فيروس إنفلونزا يحتوي على بروتين هيماغلوتينين يبدأ العدوى عندما يلتصق بالخلايا. وأثناء العدوى، تبدأ فيروسات الإنفلونزا في التكاثر، وتحدث تغييرات جينية صغيرة في بروتين هيماغلوتينين أثناء ذلك، والتي نسميها انجراف المستضد (نوع من التنوع الجيني في الفيروسات ينشأ عن تراكم الطفرات في جينات الفيروس التي تشفر بروتينات سطح الفيروس التي تتعرف عليها الأجسام المضادة المضيفة). وقد تجعل بعض هذه التغييرات فيروس الإنفلونزا خفي على جهاز المناعة، وهذا يعني أنه على الرغم من الإصابة بعدوى إنفلونزا سابقة أو تلقي لقاح، إلا أن المريض قد يظل مصابا بفيروس إنفلونزا يحتوي على بروتين هيماغلوتينين متطور قليلا".
ويحظى التعلم الآلي، وهو طريقة برمجة أجهزة الكمبيوتر للتعلم من تلقاء نفسها، بأهمية كبيرة في مجال أبحاث نمذجة الأمراض المعدية.
وبهذا الصدد، أمضى فورنا عامين في بناء نظام NIAViD، حيث تمكن من الوصول إلى مجموعات كبيرة من البيانات ونماذج التدريب وفهمها من أجل التنبؤات الدقيقة.
وطوّر فريق البحث مجموعة محددة من الخوارزميات التي تم تصميمها لتحليل تسلسلات الأحماض الأمينية في منطقة من جين بروتين هيماغلوتينين، والعديد من الخصائص المرتبطة للفيروس.
وبعد تدريب النموذج على مجموعة فرعية من البيانات، كان معدل دقته يقارب 73%، وهو ما يعادل أو يتجاوز أداء النماذج الأخرى. ومن خلال التركيز على الخصائص الرئيسية، يحدد NIAViD بدقة التغيرات المستضدية، ما يساعد في تحديث لقاحات الإنفلونزا في الوقت المناسب.
جدير بالذكر أن فيروسات الإنفلونزا الموسمية تصيب مليار شخص على مستوى العالم سنويا، وتشمل أغلب الوفيات التي تقدر بنحو 500 ألف حالة، الأطفال الصغار في البلدان النامية.
نُشرت الدراسة في مجلة Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences.
المصدر: ميديكال إكسبريس