新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、世界はパンデミックの壊滅的な影響を認識しました。そこで科学者たちは、将来の流行における危険な変異種を警告できる人工知能アプリケーションを開発した。
*カテゴリー：
人工知能「EWAD」はどのようにしてパンデミックを警告できるのか
早期警告および異常検出 (EWAD) システムと呼ばれる人工知能アプリケーションが開発されました。 SARS-CoV-2 発生時の実際のデータを使用してテストしたところ、ウイルスが変異したときに発生する新しいタイプの問題 (VOC) を正確に予測することができました。スクリップス研究所とノースウェスタン大学の科学者は、機械学習技術を使用して EWAD を開発しました。機械学習では、コンピューターが大量のトレーニング データを分析してパターンを発見し、アルゴリズムを開発します。次に、そのパターンが未知の将来のシナリオでどのように動作するかを予測します。
まず、AIはSARS-CoV-2変異体の蔓延に関連する遺伝子配列、変異体の頻度、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的な死亡率などの情報を取得した。その後、ソフトウェアは、ウイルスが適応するにつれて遺伝子が変化し、多くの場合、感染率が上昇し、死亡率が低下することを発見しました。
スクリップス研究所の微生物学者ウィリアム・バルチ氏は次のように述べています。
世界保健機関がこれらの変異を含むVOCを正式に指定する数週間前から、主要な遺伝子変異が出現し、死亡率の変化に伴ってより蔓延する様子が見られました。
— 引用:スクリップス研究
「死亡率が変化するにつれて、重要な遺伝子変異が出現し、より蔓延していることがわかります。(スクリップス研究所)」
研究者らがここで使用した特定の手法は、ガウスプロセスベースの空間共分散と呼ばれます。基本的に、既存のデータセットの数値を解析して、データ ポイントの平均だけでなくデータ ポイント間の関係も使用して、新しいデータを予測します。 EWADは、実際に起こったことに対してモデルをテストし、実際のデータと予測データの厳密な一致を見つけることで、ワクチンやマスク着用などの対策がどのようにウイルスの進化を引き起こすかを予測します。バルチ氏はこう語った。
この研究の重要な教訓の 1 つは、少数の顕著な変異体だけでなく、「変異体ダークマター」と呼ばれるその他の不特定の何万もの変異体も考慮することが重要であるということです。
— 引用:スクリップス研究
「この研究の重要な教訓の一つは、少数の著名な変異体だけでなく、我々が『変異体ダークマター』と呼ぶ数万の他の不特定の変異体を考慮することである。（スクリップ研究）」
研究者らによると、人工知能アルゴリズムは、新たな流行病との戦いにおいて重要となる可能性がある、これまで発見されていなかったウイルス進化の「ルール」を発見できるという。さらに、開発されたシステムは、ウイルス生物学の基礎のより深い理解につながる可能性があります。これは、治療やその他の公衆衛生対策の改善に役立つ可能性があります。スクリップス研究所の数学者ベン・カルバリー氏は、「このシステムとその基礎となる技術的アプローチには、将来多くの応用の可能性がある」と述べた。
\ 最新記事/
※収益化について：当サイトのアフィリエイトリンクを通じて商品を購入されると、売上の一部が作者様に還元される場合がございます。 ※免責事項：この記事はテクノロジートレンドの紹介を目的としたものであり、投資や法的アドバイスを勧誘するものではありません。著者・編集者およびAppBank株式会社は、掲載された情報によって生じた直接的または間接的な損害について一切の責任を負いません。