インフルエンザとの戦いは、ウイルスの変異株の出現により激化しています。 _適切なワクチン株を選択することが重要です_ 効果的な保護を確保するために。健康の専門家は、予測不可能な変異によって悪化する大きな課題に直面しています。 *MIT* は、新たな解決策を提案しています：ウイルスの支配的株を予測できる人工知能搭載のツールです。 _この技術的進歩はワクチン準備を変革する可能性があります_ 株の選定に前例のない精度を提供することによって。変異しやすく機会主義的なウイルスに直面し、予見の必要性が求められています。 _VaxSeerはインフルエンザおよびその公衆衛生への影響との戦いにおいて欠かせない資産として位置づけられています_。
人工知能によるワクチン株選択の最適化
インフルエンザワクチン株の選択は、体系的かつ正確な介入を必要とします。毎年、世界の健康専門家は季節性ワクチンに含めるウイルス株を決定しなければなりません。この決定は、インフルエンザシーズンの数ヶ月前に先行して行われます。ワクチンの有効性はこの選択に依存します。選択された株が循環しているウイルスに対応している場合、保護レベルは最高に達します。一方、誤った予測は、保護の低下を招き、健康システムへの圧力を高めます。
ウイルスの進化の課題
Covid-19のパンデミックは、ウイルスの進化に関連する問題の複雑さを助長しました。ウイルスの変異株は予告なしに出現し、ワクチン接種キャンペーンに影響を与えています。常に変異する傾向があるインフルエンザも、同様の課題を提示します。ウイルスの進化に関する従来のモデルは、アミノ酸の変異を個別に分析することが多く、この認識が研究者たちをより堅牢なツールの開発へと駆り立てています。
VaxSeerの紹介
MITの研究者たちは、支配的なウイルス株を予測し、最も有望なワクチン候補を選定するために VaxSeer という人工知能システムを開発しました。このツールは、数十年にわたるウイルス配列と実験室での試験結果に基づく深層学習モデルを使用しています。つまり、VaxSeerはインフルエンザウイルスの進化をシミュレートし、ワクチンに対する応答を評価します。
VaxSeerの予測エンジン
VaxSeerは、主に2つの予測エンジンで構成されています。第一のエンジンは各ウイルス株の伝播可能性を評価し、第二のエンジンはその株に対するワクチンの有効性を測定します。これら2つのエンジンが生成するのが予測カバレッジスコアで、未来のウイルスに対するワクチンの期待されるパフォーマンスを反映しています。
このカバレッジスコアは、無限に負ける値からゼロまでの範囲で変動します。このスコアがゼロに近づくほど、ワクチン株と循環するウイルスとの抗原マッチングが最適です。10年にわたる回顧的研究では、VaxSeerの推奨は、10シーズン中9シーズンで世界保健機関（WHO）の推奨を上回っていることが明らかになりました。
期待される結果
A/H1N1亜型については、VaxSeerは6シーズンでWHOの選定を上回るか、同等の結果を示しました。2016年には、モデルがWHOが選定した株を1年遅れて示しました。VaxSeerの予測カバレッジスコアは、CDCなどの機関が報告したワクチン効果の評価と強い相関関係を示しました。
動的かつ革新的なアプローチ
VaxSeerは、常微分方程式に基づく数学モデルを用いて、ウイルスの時間的な伝播をシミュレートします。抗原性を評価するために、ウイルスに対する抗体の効果を測定する、一般的な試験法であるヘマグルチニン阻害アッセイを使用します。
ツールの機能拡張
現在、VaxSeerはインフルエンザウイルスのHA（ヘマグルチニン）タンパク質のみに焦点を当てています。将来的な改善により、NA（ノイラミニダーゼ）などの他のタンパク質や、製造要件や投与レベルなどの他の要因を統合することができるかもしれません。他のウイルスにVaxSeerを適用するには、高品質なデータセットが必要ですが、これはしばしば利用できません。
より良い意思決定に向けて
VaxSeerのような人工知能ツールは、健康担当者に意思決定の最適化手段を提供します。このアプローチにより、感染対策で先手を打ち、臨床介入を改善することが可能になります。研究者の ambitionsはインフルエンザを超えて広がっています。抗生物質耐性の細菌や治療に抵抗する癌の進行を予測することは、公衆衛生の未来にとって根本的な課題です。
MITチームの研究は、米国の脅威削減局およびMITジャミールクリニックによって支援されてきました。この研究の影響は医療分野を革命的に変える可能性があり、感染症管理および公衆衛生について新たな視点を提供するかもしれません。
インフルエンザワクチン株選択のためのAIツールに関するよくある質問
VaxSeerとは何ですか、そしてどのように機能しますか？
VaxSeerは、MITの研究者によって開発された人工知能システムで、支配的なインフルエンザ株を予測し、最も効果的なワクチン候補を特定することを目的としています。ウイルス配列と実験室での試験結果に基づく深層学習モデルを使用して、ウイルスの進化をシミュレートし、ワクチンの応答を評価します。
なぜ事前にインフルエンザ株を予測することが重要なのですか？
数ヶ月前にインフルエンザ株を予測することで、循環するウイルスに対して効果的なワクチンを設計することができます。これにより、予防可能な病気のリスクを低減し、ウイルスが広がっている時期に健康システムを軽減します。
VaxSeerは世界保健機関（WHO）の推奨とどう比較されるのですか？
回顧的研究では、VaxSeerはA/H3N2株に対するWHOの推奨を9ケース中9回、A/H1N1については6回中6回上回り、ワクチン株選択における精度の向上を示しています。
VaxSeerの訓練に使用されるデータの種類は何ですか？
VaxSeerは数十年のウイルス配列と実験室での試験結果を使用しており、これによりウイルスの変異とその優位性の関係を学習し、モデル化します。
VaxSeerは従来のウイルス進化モデルに対してどのような利点がありますか？
従来のモデルが変異を個別に分析するのに対し、VaxSeerは変異の組み合わせ効果を理解するためにタンパク質言語モデルを使用しているため、迅速に進化するウイルスに対してより適切です。
VaxSeer開発の最終目標は何ですか？
最終的な目標は、健康管理者がワクチン接種に関してより情報に基づいた迅速な意思決定を行い、ウイルスの進化に先んじて、全体的なワクチン応答を改善できるようにすることです。
VaxSeerが他のウイルスに進化する可能性はありますか？
はい、VaxSeerは他のウイルスに対しても拡張され、ウイルスの変異や免疫応答に関する高品質のデータセットが必要ですが、これらはしばしば入手困難です。
VaxSeerは他のウイルスや細菌に対する戦いにどのように影響を与える可能性がありますか？
類似の予測モデルを適用することで、抗生物質耐性の細菌や治療抵抗性のがんの動向を予測することが可能になり、問題が発生する前に効果的な臨床介入のための新たな視点を提供するかもしれません。
