В рамках исследования специалисты хотели выявить возможность отслеживания и предсказания так называемого уклонения вируса — мутаций — и приобретения им устойчивости. Для этого они использовали метод машинного обучения, который применяется для анализа человеческого языка. Он состоит из двух компонентов: грамматический (или синтаксис) и содержательный (значение, семантика).
Исследователи смоделировали возможные уклонения вируса с помощью алгоритмов. Это помогло им определить мутации, при которых вирус сохранял способность к инфицированию, но для иммунной системы выглядел иначе — примерно так же, как замена одного слова в предложении может сохранить грамматику и синтаксис этого предложения, но изменить его значение.
«Используя такой подход, мы применили ИИ языкового анализа для понимания моделей уже имеющихся изменений в вирусе обычного гриппа, гликопротеина вирусной оболочки вируса иммунодефицита человека (ВИЧ) и вирусной оболочки коронавируса SARS-CoV-2. Путем создания меток на вирусных белках наш метод позволил предсказать модели изменения вирусных оболочек», — приводит слова ученых «КоммерсантЪ».
Они сравнили результаты смоделированных мутаций с уже известными мутациями вирусов и оценили их совпадение по шкале от 0,5 – самая низкая степень, а 1 – самое точное совпадение. Сравнение одной из известных мутаций коронавируса показало совпадение в 0,85, а для известных мутаций ВИЧ – 0,69.
Результаты их работы уже оценили в научном сообществе. «Понимание языка эволюции вируса и изменчивости вируса дает мощный инструментарий для прогнозирования мутаций, которые позволяют вирусу повышать свою устойчивость к лекарственным препаратам», — сказали исследователи Национального института здравоохранения при Минздраве США Ю А Ким и Тереза Пжытыцка.