A gépi tanulás segíthet egy új típusú COVID-oltás kifejlesztésében

Az MIT kutatói olyan "pán-variáns" vakcinát fejlesztettek ki, amely gépi tanulási algoritmusok segítségével azonosítja a fertőzött sejtek jeleit, így tartósabb megoldást kínálhat a COVID ellen, mint a jelenlegi vakcinák.

Az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának kutatói egy új típusú COVID vakcinát javasoltak, amely potenciálisan kiküszöbölheti az emlékeztető oltások és a szezonális oltások szükségességét. A "pán-variáns" vakcina bizonyos molekuláris jelekre összpontosítana, amelyek megbízhatóan megjelennek a vírus által fertőzött sejtek felszínén. E jelek gyors észlelésével és az immunrendszer T-sejtjeinek bevetésével a fertőzés megállítható lenne, mielőtt elérné a veszélyes szintet.

E megközelítés kifejlesztéséhez az MIT csapata gépi tanulási algoritmusokat tervezett a fontos peptidek katalogizálására és mintegy 30 olyan peptid kiválasztására, amelyek a vírus minden változatában jelen vannak vagy "konzerválódnak", emberi leukocita antigénekhez (HLA) kapcsolódnak, és valószínűleg zászlóként szolgálnak a T-sejtek számára. A HLA-változatokkal és ezzel az új vakcinával kezelt kísérleti egerek a fertőzés után rövid távon sokkal nagyobb volumenű immunválaszt mutattak, és egyikük sem halt bele a vírusba. Ez a tanulmány bizonyítja, hogy a gépi tanulás segítségével kidolgozott vakcinák védelmet nyújthatnak a COVID vírus ellen.

Bár ez egy ígéretes kutatás, a "pán-variáns" lehetőség még korai szakaszban van. Még mindig kérdéses, hogy ez az új vakcina hogyan működhet a meglévő vakcinákkal együtt vagy azok ellen, és a túl erős immunválasz a járulékos károk kockázatát hordozza magában. Mindazonáltal ez az új megközelítés ígéretes kutatási irányvonal, és nagyszerű módja annak, hogy a számítások fejlődését a globális egészségügy szolgálatába állítsuk.

• AI
• gépi tanulás
• COVID-19
• Vakcinák
• T-sejtek
• Globális egészségügy