Как ИИ может улучшить раннее обнаружение новых вирусов

Новое исследование под руководством Университета Невады в Лас-Вегасе (UNLV) приближает возможность обнаружения новых патогенов до появления первых пациентов. Учёные объединили мониторинг сточных вод с искусственным интеллектом, что описано в журнале Nature Communications.

Суть метода

Ведущий автор, аспирант по нейронаукам Сяовэй Чжуан, разработал алгоритм на базе ИИ. Он анализирует пробы сточных вод для выявления зарождающихся вариантов вирусов гриппа, RSV, оспы обезьян, кори, а также патогенов вроде Candida auris — часто ещё до их идентификации клиническими тестами.

Преимущества подхода

• Раннее обнаружение: Система может точно идентифицировать уникальные сигнатуры разных вариантов вирусов уже по 2–5 пробам, значительно раньше существующих методов.
• Проактивность: Ранее методы требовали предварительного знания генетического состава варианта и данных от уже протестированных пациентов. Новый подход позволяет обнаруживать угрозы без такой предварительной информации.
• Практическая польза: Инструмент особенно полезен для улучшения эпиднадзора в сельских сообществах и регионах с ограниченными ресурсами.

Исследование и перспективы

Команда протестировала метод на почти 3700 пробах сточных вод из Южной Невады, собранных с 2021 по 2023 год. По словам соавтора Эдвина О, профессора Института персонализированной медицины Невады, «используя ИИ, мы можем определить, как эволюционирует патоген, даже не тестируя ни одного человека».

Это одно из первых исследований, применяющих подход ИИ для улучшения анализа сточных вод. С 2021 года UNLV, Водное управление Южной Невады (SNWA), местный отдел здравоохранения и Институт пустынных исследований совместно ведут панель мониторинга сточных вод для отслеживания вирусов. Данное исследование — часть более чем 30 совместных работ.

Как отметил соавтор Дэниел Джеррити, микробиолог SNWA, «мониторинг сточных вод доказал свою эффективность для заполнения критических пробелов в данных и понимания ситуации с общественным здоровьем». Новый метод усиливает раннее обнаружение вспышек, делая этот инструмент ещё более эффективным для будущего эпиднадзора.