Autorzy pierwszej na świecie szczepionki przeciw grypie skomponowanej dzięki uczeniu maszynowemu badają teraz przy użyciu sztucznej inteligencji chińskiego koronawirusa, który wywołał epidemię

W lipcu ubiegłego roku australijscy naukowcy z Uniwersytetu Flinders uruchomili kilkunastomiesięczne testy szczepionki przeciw grypie, której skład samodzielnie opracowała maszyna.

W obliczu nowej choroby od kilku dni pracują nad lekiem na 2019-nCoV, czyli na koronawirusa z Wuhan (nazywany tak od miejsca epicentrum epidemii, która wybuchła w grudniu).

– Rozpoczęliśmy pracę z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i innych narzędzi do modelowania, aby znaleźć leki i szczepionki przeciwko koronawirusowi z Wuhan. Choć powoduje on podobne objawy oddechowe, nie jest to grypa, ponieważ choroby tej nie powoduje wirus grypy – poinformował nasz portal prof. Nikolai Petrovsky z Uniwersytetu Flinders w Adelajdzie.

Według najnowszych danych z powodu epidemii zmarło już co najmniej 170 osób w Chinach, a blisko 8 tysięcy zostało zarażonych. Choroba rozprzestrzeniła się do kilkunastu innych krajów. Poza Chinami zanotowano około 100 przypadków zachorowania, m.in. w Tajlandii, Japonii, Australii, Stanach Zjednoczonych, Zjednoczonych Emiratach Arabskich, a w Europie – we Francji i w Niemczech.

Chiny udostępniły dane

Chińscy naukowcy szybko zidentyfikowali sekwencję genetyczną nowego koronawirusa, a urzędnicy opublikowali ją w ciągu kilku dni, umożliwiając zespołom naukowym z całego świata natychmiastowe rozpoczęcie pracy.

Mając pod ręką kod genetyczny, naukowcy mogą prowadzić badania nad opracowaniem szczepionki bez potrzeby pobierania próbki wirusa, choć taka już też została uzyskana. W specjalistycznym laboratorium w Melbourne wyhodowano już kopię wirusa od zainfekowanego pacjenta. Wcześniej naukowcy z Chin również odtworzyli koronawirusa i udostępnili sekwencję jego genomu.

– Na razie na temat koronawirusa z Wuhan bardzo niewiele wiadomo. Na szczęście Chińczycy udostępnili dane i możemy zastosować podejście obliczeniowe do analizy sekwencji genów, aby spróbować lepiej zrozumieć wirusa i jego prawdopodobne zachowanie – dodaje w rozmowie z nami prof. Petrovsky. – W szczególności symulujemy prawdopodobną strukturę białek wytwarzanych przez wirusa, co pozwoli nam na skomponowanie potencjalnych leków, a także pomoże w opracowaniu szczepionek.

Wyścig z czasem

Badacze na całym świecie usiłują stworzyć lek przeciwko nowej chorobie tradycyjnymi sposobami (bez użycia uczenia maszynowego).

Na University of Queensland w Australii naukowcy wspierani przez globalną grupę ds. zdrowia czyli Koalicję na rzecz Innowacji w zakresie Gotowości na Epidemie (Coalition for Epidemic Preparedness Innovations), powiedzieli, że pracują nad szczepionką typu „zacisk molekularny”. Technologia ta polega na syntezie białek powierzchniowych wirusa, które pozwalają mu na przyczepienie się do komórki nosiciela i „zaciśnięciu” ich w odpowiednim kształcie, który ułatwia układowi odpornościowemu ich rozpoznanie.

W Stanach Zjednoczonych pracują nad tym naukowcy z nowo zorganizowanej grupy badawczej ds. szczepionek w Narodowych Instytutach Zdrowia (NIH, National Institutes of Health). Mówią, że lek może powstać nie wcześniej niż za trzy miesiące. Potem musiałby jeszcze przejść testy. To i tak bardzo szybko. Gdy w 2003 roku wybuchła epidemia SARS, czyli ostrej niewydolności oddechowej, nad lekiem pracowano 20 miesięcy do pierwszej fazy testów na ludziach.

Jednak w laboratorium Uniwersytetu Flinders, gdzie zespół pod kierownictwem prof. Petrovskiego przekazuje dane o koronawirusie uczącym się algorytmom, mają nadzieję, że maszyna pomoże rozprawić się z problemem szybciej.

– Spodziewamy się, że odnalezienie informacji, które mogą pomóc w rozwiązaniu problemu, może potrwać tygodnie, jeśli nie miesiące. Ale i tak będzie to znacznie szybsze niż tradycyjne podejście – podsumowuje prof. Petrovsky.

Współpraca: Michał Rolecki

Skip to content