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利用機器學習發(fā)現新型冠狀病毒的潛在中和抗體

倩倩 ? 來源:非編碼RNA ? 2020-04-15 11:18 ? 次閱讀
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病毒是一種狡猾的小病原體,在我們的免疫系統(tǒng)知道如何摧毀它們之前,就能對人體造成嚴重破壞。有了機器學習工具,我們就可以通過加速抗體的形成來戰(zhàn)勝它們。

在卡耐基梅隆大學機械工程系的實驗室里,Amir Barati Farimani開發(fā)了能夠基于數據推斷、學習和預測機械系統(tǒng)的算法。他研究了一系列的課題,從流體力學和傳熱到材料發(fā)現和機器人技術,他還研究了人類健康和生物工程的挑戰(zhàn)。Barati Farimani是卡耐基梅隆大學機械工程助理教授,他在那里指導機械和人工智能實驗室。

隨著COVID-19大流行的爆發(fā),Barati Farimani很快將他的實驗室的重點轉移到SARS-CoV-2研究上。此前,他曾使用機器學習工具來研究埃博拉病毒和艾滋病病毒的抗體,現在他想進一步研究這種新型冠狀病毒。

目前,科學家們使用基于計算和物理的模型來篩選成千上萬的抗體序列。這些模型既昂貴又耗時,還需要我們尚未掌握的關于SARS-CoV-2的信息。

“這就是機器學習可以完成繁重任務的地方,”Barati Farimani說?!八粌H能比目前的篩選方法更快地‘學習’復雜的抗原-抗體相互作用,還能在反應時間上超過人類的免疫系統(tǒng)?!?/p>

研究小組將現有的其他傳染性病毒的生物數據整合到他們命名為VirusNet的數據集中。然后,他們用這組數據來訓練機器學習模型,選擇性能最好的模型來篩選成千上萬的潛在抗體候選。

該模型最終鑒定出8種穩(wěn)定的抗體,它們在中和SARS-CoV-2方面非常有效。這些發(fā)現被發(fā)布在生物學預印本服務器bioRxiv的初步報告中,以便其他研究人員能夠盡快獲得這些信息。

“我們的目標是拯救生命,”Barati Farimani說?!艾F在分享我們的初步發(fā)現,將有助于世界各地的其他科學家抗擊這種病毒的工作。我們有著共同的目標?!?/p>

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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