對抗流感的鬥爭因病毒變異的出現而加劇。_選擇適合的疫苗株至關重要_以確保有效保護。健康專家面臨著巨大挑戰，這些挑戰因不可預測的變異而加劇。*MIT*提出了一個全新的解決方案：一種擁有人工智能的工具，能夠預測主導病毒株。_這一技術進展可能改變疫苗的準備工作_，因為它提供了前所未有的選擇精準度。在面對變異和機會主義病毒時，預測的必要性顯而易見。_VaxSeer在對抗_流感及其對公共健康的影響中，顯現出不可或缺的價值。
利用人工智能優化疫苗株選擇
選擇流感疫苗株需要有系統且精確的介入。每年，全球健康專家必須確定要納入季節性疫苗的病毒株。這一決策需提前數月作出，以便在流感季節開始前完成。疫苗的效能依賴於這一選擇。如果選擇的株與流行的病毒相符，保護水平可達到巔峰。反之，錯誤的預測可能導致保護減弱，從而加大對醫療系統的壓力。
病毒演化的挑戰
Covid-19大流行使病毒演化相關問題的複雜性加劇。病毒變異的出現常常是未經預警的，影響疫苗接種運動。流感因其不斷變異的特性，面臨著相似的挑戰。傳統的病毒演化模型常常依賴於對氨基酸變異的單獨分析。這促使研究人員開發更強大的工具，以預測流感的變化。
VaxSeer的介紹
MIT的研究人員開發了一種名為VaxSeer的人工智能系統，以預測主導的病毒株並選擇最有前途的疫苗候選者。該工具利用深度學習模型，這些模型由數十年的病毒序列和實驗室測試結果驅動。因此，VaxSeer可以模擬流感病毒的演化並評估疫苗的反應。
VaxSeer的預測引擎
VaxSeer由兩個主要的預測引擎組成。第一個引擎評估每個病毒株的傳播概率，而第二個引擎測量疫苗對該株的效能。這兩個引擎生成一個預測覆蓋率分數，反映疫苗面對未來病毒的預期表現。
這個覆蓋率分數可以在無限的負值和零之間變化。分數越接近零，疫苗株與流行的病毒之間的抗原匹配越佳。一項為期十年的回顧研究顯示，VaxSeer的建議在十個賽季中超過了世界衛生組織（WHO）對A/H3N2亞型的建議。
有前景的結果
對於A/H1N1亞型，VaxSeer在六個賽季中達到了或超過了WHO的選擇。2016年，該模型指出了一個株，而WHO直到一年後才選擇。VaxSeer的預測覆蓋率分數與疾病控制與預防中心（CDC）報告的疫苗效能評價顯示出強烈的相關性。
動態創新的方法
VaxSeer利用基於常微分方程的數學模型模擬病毒在時間中的傳播。為了評估抗原性，它使用了一個常用的測試，血凝素抑制測試，該測試衡量抗體抑制病毒的效率。
擴展工具的能力
目前，VaxSeer僅專注於流感病毒的HA（血凝素）蛋白。未來的改進可能會整合其他蛋白質，如NA（神經氨酸酶），以及其他影響因素，如製造約束或劑量水平。將VaxSeer應用於其他病毒需要高質量的數據集，這些數據往往無法獲得。
朝著更好的決策邁進
像VaxSeer這樣的人工智能工具為健康負責人提供了一種優化決策的手段。通過這種方法，可以在對抗感染上保持領先，並改善臨床干預。研究人員的目標超越了流感。預測抗生素耐藥菌或抗治療的癌症的演變，對未來公共健康至關重要。
MIT團隊的工作得到了美國減少威脅局和MIT Jameel診所的支持。這項研究的意義可能徹底改變醫學領域，並為管理傳染病和公共健康提供新的前景。
有關流感疫苗株選擇的人工智能工具的常見問題解答
什麼是VaxSeer，它是如何運作的？
VaxSeer是一種由MIT研究人員開發的人工智能系統，旨在預測主導的流感株並識別最有效的疫苗候選者。它使用基於病毒序列和實驗室測試結果的深度學習模型，模擬病毒的演變並評估疫苗的反應。
提前預測流感株為何重要？
提前幾個月預測流感株可以設計出與流行病毒有效的疫苗。這降低了可避免疾病的風險，並在病毒大量流行時減輕了醫療系統的負擔。
VaxSeer與世界衛生組織（WHO）的建議相比如何？
在一項回顧性研究中，VaxSeer在十個案例中的九個超過了WHO對A/H3N2株的選擇，對A/H1N1則在六個案例中超過，這顯示了在疫苗株選擇上的更高精確性。
VaxSeer用來訓練的數據類型有哪些？
VaxSeer使用數十年的病毒序列和實驗室測試結果，這使其能夠學習並建模病毒變異與其主導性之間的關係。
VaxSeer相對於傳統病毒演變模型的優勢是什麼？
與傳統模型獨立分析變異不同，VaxSeer使用蛋白質語言模型來理解變異的組合效果，使其更適合像流感這樣快速演化的病毒。
開發VaxSeer的最終目標是什麼？
目標是幫助健康負責人做出更明智和迅速的疫苗決策，以便在病毒演變上保持領先並改善整體疫苗反應。
VaxSeer是否有向其他病毒演變的前景？
是的，VaxSeer可能會擴展以包括其他病毒蛋白和相關的免疫歷史因素，但這需要高質量的數據集，這些數據集通常不能獲得。
VaxSeer如何影響對抗其他病毒或細菌疾病的工作？
通過應用類似的預測模型，它可能會提前預測抗生素耐藥菌或抗治療癌症的變化，從而為在問題出現之前進行有效的臨床干預提供新的前景。
