مباشر
أين يمكنك متابعتنا

أقسام مهمة

Stories

34 خبر
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا
  • فيديوهات
  • رياضة
  • العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

    العملية العسكرية الروسية في أوكرانيا

  • فيديوهات

    فيديوهات

  • رياضة

    رياضة

  • حرب الخليج

    حرب الخليج

التعلم الآلي قد يؤدي إلى إنتاج لقاحات أفضل للإنفلونزا!

طوّر فريق من علماء كلية Odum لعلم البيئة بجامعة جورجيا، خوارزمية يمكنها التنبؤ بدقة بكيفية تطور فيروس الإنفلونزا الموسمية، ما قد يسمح بتحديث اللقاحات بسرعة أكبر وتقليل الوفيات.

التعلم الآلي قد يؤدي إلى إنتاج لقاحات أفضل للإنفلونزا!
صورة تعبيرية / Peter Dazeley / Gettyimages.ru

وتصف الدراسة الجديدة أداة تعلم آلي تسمى "كاشف فيروس الإنفلونزا الجديد أ" (NIAViD)، التي تتنبأ بالتغيرات في فيروس الإنفلونزا الموسمية بدقة تصل إلى 73٪.

وتستخدم الأداة "بيانات تسلسل فيروس الإنفلونزا لفهم كيف من المتوقع أن تتجاوز الفيروسات الناشئة المناعة الموجودة لدى الأشخاص".

وقال ألفا فورنا، الباحث المشارك في كلية Odum، إن التنبؤ بكيفية تغير فيروس الإنفلونزا يشكّل أحد التحديات الكبيرة في منع عدوى الإنفلونزا الموسمية.

وأوضح: "كل فيروس إنفلونزا يحتوي على بروتين هيماغلوتينين يبدأ العدوى عندما يلتصق بالخلايا. وأثناء العدوى، تبدأ فيروسات الإنفلونزا في التكاثر، وتحدث تغييرات جينية صغيرة في بروتين هيماغلوتينين أثناء ذلك، والتي نسميها انجراف المستضد (نوع من التنوع الجيني في الفيروسات ينشأ عن تراكم الطفرات في جينات الفيروس التي تشفر بروتينات سطح الفيروس التي تتعرف عليها الأجسام المضادة المضيفة). وقد تجعل بعض هذه التغييرات فيروس الإنفلونزا خفي على جهاز المناعة، وهذا يعني أنه على الرغم من الإصابة بعدوى إنفلونزا سابقة أو تلقي لقاح، إلا أن المريض قد يظل مصابا بفيروس إنفلونزا يحتوي على بروتين هيماغلوتينين متطور قليلا".

ويحظى التعلم الآلي، وهو طريقة برمجة أجهزة الكمبيوتر للتعلم من تلقاء نفسها، بأهمية كبيرة في مجال أبحاث نمذجة الأمراض المعدية.

وبهذا الصدد، أمضى فورنا عامين في بناء نظام NIAViD، حيث تمكن من الوصول إلى مجموعات كبيرة من البيانات ونماذج التدريب وفهمها من أجل التنبؤات الدقيقة.

وطوّر فريق البحث مجموعة محددة من الخوارزميات التي تم تصميمها لتحليل تسلسلات الأحماض الأمينية في منطقة من جين بروتين هيماغلوتينين، والعديد من الخصائص المرتبطة للفيروس.

وبعد تدريب النموذج على مجموعة فرعية من البيانات، كان معدل دقته يقارب 73%، وهو ما يعادل أو يتجاوز أداء النماذج الأخرى. ومن خلال التركيز على الخصائص الرئيسية، يحدد NIAViD بدقة التغيرات المستضدية، ما يساعد في تحديث لقاحات الإنفلونزا في الوقت المناسب.

جدير بالذكر أن فيروسات الإنفلونزا الموسمية تصيب مليار شخص على مستوى العالم سنويا، وتشمل أغلب الوفيات التي تقدر بنحو 500 ألف حالة، الأطفال الصغار في البلدان النامية.

نُشرت الدراسة في مجلة Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences.

المصدر: ميديكال إكسبريس

التعليقات

زامير من جنوب سوريا مهددا تركيا: لن نسمح لقوات معادية بالتمركز على حدودنا وسنعرف كيف نستخدم قوتنا

زلزال عسكري مرتقب بالخليج.. واشنطن تدرس سحب قواتها وإعادة رسم خريطة الانتشار الأمريكي

البيت الأبيض غاضب من الغارة الإسرائيلية على سوريا ومسؤول أمريكي يقول: دمشق تتجه للدفاع عن نفسها

إيران تنفي إطلاق صواريخ باتجاه الإمارات

"رويترز": رئيس الموساد والشيباني ناقشا الوجود العسكري التركي في سوريا قبل الغارات الأخيرة في إدلب

قراءة إسرائيلية للهجوم على مطار أبو الظهور العسكري في سوريا: "خط أحمر" بوجه تركيا ورسالة للشرع

الإعلام العبري يرصد ردود فعل الصحافة التركية حول الهجوم على مطار أبو الظهور في سوريا

رضائي ينشر صورة ويعلق: أهلا بكم في النظام ما بعد الأمريكي في الخليج