VaxSeer: система искусственного интеллекта для прогнозирования доминирующих штаммов гриппа

Каждый год эксперты по глобальному здравоохранению решают, какие штаммы гриппа включить в сезонную вакцину, за несколько месяцев до начала сезона. Это сложная задача, так как от выбора зависит эффективность вакцины. Если прогноз не оправдается, уровень защиты снизится, что увеличит заболеваемость и нагрузку на системы здравоохранения.

Во время пандемии COVID-19 эта проблема обострилась из-за постоянных мутаций вирусов. Учёные из Массачусетского технологического института разработали систему искусственного интеллекта VaxSeer для точного прогнозирования доминирующих штаммов гриппа и выбора эффективных вакцин. Инструмент использует модели глубокого обучения, обученные на десятилетиях данных, чтобы смоделировать развитие вируса и реакцию вакцин.

В отличие от традиционных моделей, VaxSeer анализирует взаимосвязи между доминированием и комбинаторными эффектами мутаций, а не только отдельные аминокислотные мутации. Это делает модель более подходящей для быстро эволюционирующих вирусов, таких как грипп.