Az AI már tudja, hol törhet ki a következő világjárvány - Senki sincs biztonságban!

A Washingtoni Állami Egyetem kutatói mesterséges intelligencia segítségével olyan új modellt hoztak létre, amely képes előre jelezni, mely állatfajoktól és a világ mely pontjáról indulhat el egy új világjárvány. Az elemzés különös figyelmet fordított az orthopoxvírusokra, köztük a himlőre és az mpoxra (majomhimlő), valamint ezek potenciális állati gazdaszervezeteire és földrajzi terjedési mintázataira.

A tanulmány meglepő eredményekkel szolgált: a modell olyan, gyakran háziállatként tartott fajokat is azonosított potenciális járványforrásként, mint a macskák és a kutyák. A mesterséges intelligencia által azonosított állatcsoportok között szerepelnek továbbá rágcsálók, görények, menyétek, vidrák és mosómedvék is.

„Az embereket megfertőző új vírusok közel háromnegyede állatokból származik” – mondta Stephanie Seifert, a WSU Állatorvosi Főiskola Paul G. Allen School for Global Health adjunktusa. „Ha jobban meg tudjuk jósolni, hogy mely fajok jelentik a legnagyobb kockázatot, akkor proaktív intézkedéseket tehetünk a világjárványok megelőzésére.”

A kutatók által létrehozott AI-modell három földrajzi térséget emelt ki, mint az orthopoxvírusok lehetséges jövőbeli gócpontjait: Délkelet-Ázsiát, az egyenlítői Afrikát és az Amazonas vidékét. Ezeken a területeken egyaránt magas a potenciális gazdaszervezetek száma, és alacsony a himlő elleni oltottság aránya, ami fokozza a kockázatot.

Az AI szerint nem a patkányok okozzák a bajt

A tanulmány egyik legváratlanabb eredménye, hogy a modell kizárta a patkányokat a potenciális veszélyforrások közül, mivel laboratóriumi vizsgálatokban ellenállónak bizonyultak az mpox-fertőzéssel szemben. Ez különösen figyelemre méltó annak fényében, hogy a történelem egyik legsúlyosabb járványának, a fekete halálnak a terjesztésében éppen a patkányok játszottak központi szerepet.

Katie Tseng, a tanulmány szerzője elmondta: „A modellt kifejezetten az orthopoxvírusokra használtuk, de számos más irányba is elmehetünk, és elkezdhetjük finomhangolni ezt a modellt más vírusok esetén is.”

A kutatást vezető Pilar Fernandez betegségökológus hangsúlyozta, hogy AI-modelljük túllép a korábbi gépi tanulási modellek korlátain.

„A korábbi modellek inkább a gazdaszervezet jellemzőin alapultak, de mi a történet másik oldalát, a vírusok jellemzőit is hozzá akartuk adni” – nyilatkozta Fernandez. „Modellünk javítja a gazdaszervezetekre vonatkozó előrejelzések pontosságát, és világosabb képet ad arról, hogy a vírusok hogyan terjedhetnek a fajok között.”