澳科大团队开发出能预测潜在新冠病毒危险突变株的人工智能模型

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由澳门科技大学领导的一个国际合作小组开发出一种创新的人工智能预测模型——“UniBind”，能够预测新冠病毒中的哪些突变株将对人类构成重大威胁。

新冠病毒能不断进化产生新的突变株，来逃避疫苗接种或自然感染所提供的免疫保护，导致严重疾病或死亡的增加。“UniBind”通过分析全球监测产生的600多万个病毒序列数据，可预测哪些突变会导致严重病毒传染力的增加，以及哪些突变会导致病毒对抗体或疫苗产生抗性。

这项研究发表在最新一期的《自然医学》杂志上，有助改变人类分析新冠疫情以及其他潜在传染病的模式和能力。

“目前的人工智能方法大多只能通过分析一种实验数据来进行预测，这限制了其准确性。‘UniBind’能整合分析各种不同实验来源和模态的数据来进行预测。”这一研究的主导者、澳门科技大学医学院教授张康说。

此外，“UniBind”可预测对其他新出现的病毒菌株的免疫效果，并评估感染的严重程度。

据介绍，研究团队利用“UniBind”模拟了3万多个虚拟毒株，并正确预测了目前占主导地位的突变株的演变，如奥密克戎XBB和BQ突变株。在目前突变株的基础上，“UniBind”已经确定A475N和S494K突变与抗体抗性有关，因此可能会驱动未来突变株的出现。

研究团队还利用“UniBind”探索了各种β冠状病毒与不同宿主受体的结合能力，结果表明该模型可以准确预测不同病毒及其突变株对不同物种的亲和力。这对发现重大流行病中间宿主、预测病毒跨物种传播途径具有重要意义。

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