由澳門科技大學領導的一個國際合作小組開發出一種創新的人工智能預測模型——“UniBind”，能夠預測新冠病毒中的哪些突變株將對人類構成重大威脅。

新冠病毒能不斷進化產生新的突變株，來逃避疫苗接種或自然感染所提供的免疫保護，導致嚴重疾病或死亡的增加。 “UniBind”通過分析全球監測產生的600多萬個病毒序列數據，可預測哪些突變會導致嚴重病毒傳染力的增加，以及哪些突變會導致病毒對抗體或疫苗產生抗性。

這項研究發表在最新一期的《自然醫學》雜誌上，有助改變人類分析新冠疫情以及其他潛在傳染病的模式和能力。

“目前的人工智能方法大多只能通過分析一種實驗數據來進行預測，這限制了其準確性。‘UniBind’能整合分析各種不同實驗來源和模態的數據來進行預測。”這一研究的主導者、澳門科技大學醫學院教授張康說。

此外，“UniBind”可預測對其他新出現的病毒菌株的免疫效果，並評估感染的嚴重程度。

據介紹，研究團隊利用“UniBind”模擬了3萬多個虛擬毒株，並正確預測了目前占主導地位的突變株的演變，如奧密克戎XBB和BQ突變株。在目前突變株的基礎上，“UniBind”已經確定A475N和S494K突變與抗體抗性有關，因此可能會驅動未來突變株的出現。

研究團隊還利用“UniBind”探索了各種β冠狀病毒與不同宿主受體的結合能力，結果表明該模型可以準確預測不同病毒及其突變株對不同物種的親和力。這對發現重大流行病中間宿主、預測病毒跨物種傳播途徑具有重要意義。

來源：新華社