Опубликовано: 21.05.2025, 22:34
Группа ученых под руководством доцента Джумпэя Ито разработала инновационную платформу CoVFit – инструмент для прогнозирования эволюции вариантов коронавируса SARS-CoV-2. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
Вирусные мутации усложняют борьбу с пандемией, поскольку позволяют новым вариантам распространяться быстрее. Понимание, почему одни мутируют более успешно, важно для контроля ситуации. Однако существующие методы оценки фитнеса ограничены, поскольку не учитывают взаимодействия мутаций.
CoVFit объединяет молекулярные данные о белке S вируса с эпидемиологическими сведениями, создавая модель, которая помогает понять, почему одни варианты успешнее других. Она позволяет отслеживать распространение и выявлять причины повышения их эволюции.
Модель основана на изучении мутаций белка S, влияющих на способность вируса избегать иммунитета, а также на анализ популяционных трендов. Обученная на этих данных, система умеет предсказывать развитие вируса по мере появления новых вариантов.
Ито отметил: «Мы создали искусственный интеллект, который прогнозирует фитнес вариантов SARS-CoV-2 на основе последовательностей белка S. Это помогает понять, какие мутации повышают способность вируса к распространению».
Тестирование показало высокую точность при предсказании эволюционных изменений отдельных замен аминокислот. Это важно для понимания будущих вариантов вируса.
Особо подчеркивается возможность CoVFit обнаруживать потенциально опасные штаммы еще на ранних стадиях, даже если в базе данных зарегистрирована всего одна их последовательность. Такой подход позволяет создавать цифровые модели возможных мутаций и оценивать их влияние.
Автор: Кирилл Ларин
