एआई अगले उच्च जोखिम वाले वायरस की भविष्यवाणी कर सकता है जो जानवरों से मनुष्यों में कूद जाएगा

एक अध्ययन के अनुसार, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की एक शाखा है, जो इस संभावना का अनुमान लगा सकती है कि कोई भी जानवर-संक्रमित वायरस इंसानों तक पहुंच जाएगा।

यूके में ग्लासगो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि मनुष्यों के अधिकांश उभरते संक्रामक रोग जैसे कि COVID-19 जूनोटिक हैं – जो अन्य जानवरों की प्रजातियों से उत्पन्न होने वाले वायरस के कारण होते हैं। पहले उच्च जोखिम वाले वायरस की पहचान करने से अनुसंधान और निगरानी प्राथमिकताओं में सुधार हो सकता है।

उपन्यास वायरस के जूनोटिक जोखिम की भविष्यवाणी पर हमारी पांडुलिपि जब आपके पास एक जीनोम है, अब @PLOSBiology – एक थ्रेड में प्रकाशित हुई है। 1/10

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– नर्डस मोलेंटेज़ (@NardusMollentze) 28 सितंबर, 2021

हालाँकि, उभरने से पहले जूनोटिक रोगों की पहचान करना एक बड़ी चुनौती है क्योंकि अनुमानित 1.67 मिलियन पशु विषाणुओं में से केवल एक छोटा अल्पसंख्यक ही मनुष्यों को संक्रमित करने में सक्षम है।

वायरल जीनोम अनुक्रमों का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने सबसे पहले 36 परिवारों से 861 वायरस प्रजातियों का एक डेटासेट संकलित किया। फिर उन्होंने मशीन लर्निंग मॉडल बनाए, जिसने वायरस जीनोम में पैटर्न के आधार पर मानव संक्रमण की संभावना को निर्धारित किया। मशीन लर्निंग कंप्यूटर एल्गोरिदम का अध्ययन है जो अनुभव के माध्यम से स्वचालित रूप से सुधार कर सकता है।

शोधकर्ताओं ने प्रजातियों की एक श्रृंखला से नमूना किए गए अतिरिक्त वायरस जीनोम की अनुमानित जूनोटिक क्षमता में पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला मॉडल लागू किया।

पीएलओएस बायोलॉजी पत्रिका में प्रकाशित अध्ययन में पाया गया कि वायरल जीनोम में सामान्यीकरण योग्य विशेषताएं हो सकती हैं जो वायरस टैक्सोनोमिक संबंधों से स्वतंत्र होती हैं और मनुष्यों को संक्रमित करने के लिए वायरस को तैयार कर सकती हैं। शोधकर्ता वायरल जीनोम का उपयोग करके उम्मीदवार ज़ूनोस की पहचान करने में सक्षम मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में सक्षम थे।

शोधकर्ताओं ने नोट किया कि इन मॉडलों की सीमाएं हैं, क्योंकि कंप्यूटर मॉडल मनुष्यों को संक्रमित करने की क्षमता वाले जूनोटिक वायरस की पहचान करने का केवल एक प्रारंभिक चरण है। उन्होंने कहा कि मॉडल द्वारा चिह्नित किए गए वायरस को प्रमुख अतिरिक्त शोध निवेश करने से पहले पुष्टिकरण प्रयोगशाला परीक्षण की आवश्यकता होगी, उन्होंने कहा।

हालांकि ये मॉडल भविष्यवाणी करते हैं कि क्या वायरस मनुष्यों को संक्रमित करने में सक्षम हो सकते हैं, शोधकर्ताओं के अनुसार, संक्रमित करने की क्षमता व्यापक जूनोटिक जोखिम का सिर्फ एक हिस्सा है। उन्होंने कहा कि यह जोखिम मनुष्यों के बीच वायरस के संचरण की क्षमता और मानव जोखिम के समय की पारिस्थितिक स्थितियों से भी प्रभावित होता है।

अध्ययन के लेखकों ने कहा, “हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि वायरस की जूनोटिक क्षमता का उनके जीनोम अनुक्रम से आश्चर्यजनक रूप से काफी हद तक अनुमान लगाया जा सकता है।” उन्होंने कहा, “जूनोटिक बनने की सबसे बड़ी क्षमता वाले वायरस को उजागर करके, जीनोम-आधारित रैंकिंग आगे पारिस्थितिक और वायरोलॉजिकल लक्षण वर्णन को अधिक प्रभावी ढंग से लक्षित करने की अनुमति देती है,” उन्होंने कहा।

ग्लासगो विश्वविद्यालय के साइमन बाबयान ने उल्लेख किया कि एक जीनोमिक अनुक्रम आम तौर पर सबसे पहले, और अक्सर केवल, नए खोजे गए वायरस के बारे में जानकारी है। बाबयान ने कहा, “जितनी अधिक जानकारी हम इससे निकाल सकते हैं, उतनी ही जल्दी हम वायरस की उत्पत्ति और जूनोटिक जोखिम की पहचान कर सकते हैं।” “जैसा कि अधिक वायरस की विशेषता है, हमारे मशीन लर्निंग मॉडल दुर्लभ वायरस की पहचान करने में उतने ही प्रभावी होंगे, जिनकी बारीकी से निगरानी की जानी चाहिए और प्रीमेप्टिव वैक्सीन विकास के लिए प्राथमिकता दी जानी चाहिए,” उन्होंने कहा।

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