2021年2月8日讯，南加州大学（USC）近期发表在《自然研究》的科学报告上显示，维特比工程学院的研究小组利用人工智能（AI）开发了一种对抗冠状病毒突变的方法，可加快对疫苗的分析速度，并致力于最具潜力的预防性药物治疗。

该研究通讯作者、南加州大学维特比分校电子和计算机工程副教授Paul Bogdan说，这种人工智能框架应用于冠状病毒的特性，研究中使用的机器学习模型可在几秒钟或几分钟内完成曾需要数月或数年的疫苗设计周期，并在不影响安全性的情况下迅速将疫苗推向临床试验，以实现预防性医学治疗，可在新冠病毒变异时使我们处于领先地位。

研究称，计算机模型在新冠病毒应用方面很快消除了95%可能治疗病原体的化合物，并提供最优方案。AI辅助方法预测了26种可能对抗冠状病毒的疫苗，科学家从中找出11种构建多表位疫苗的最佳方法，这些疫苗可攻击冠状病毒用来结合和穿透宿主细胞的刺突蛋白。疫苗以感染区域或抗原表位为目标，破坏刺突蛋白，中和病毒的复制能力。

此外，工程师可在１分钟内为新病毒构建新的多表位疫苗，并在１小时内验证其质量。相比之下，目前控制病毒的过程需要在实验室培育病原体，使其失活并注射导致疾病的病毒，该过程耗时长达１年多，同时疾病还会蔓延。

在冠状病毒开始在世界各地人群中发生变异的阶段，南加州大学的方法可有效对抗COVID-19基因突变。有科学家担心这些突变可能大幅降低辉瑞公司和莫德纳公司所生产疫苗的有效性。最近在英国、南非和巴西出现的病毒变种似乎更容易传播，科学家认为这将迅速导致更多的住院和死亡病例。

Bogdan表示，如果现有疫苗无法控制住新冠病毒，或者需要新的疫苗来对付其他新病毒，那么南加州大学的人工智能辅助方法可帮助快速设计其他预防机制。

例如，南加州大学的科学家只使用了一个B细胞表位和一个T细胞表位，通过应用更大规模的数据集和更多可能的组合可开发更全面和更快的疫苗设计工具，该方法预计可对数据集中的70多万种不同蛋白质进行准确预测。

Bogdan说，拟议的疫苗设计框架可治疗三种最常见的突变，并扩展到其他潜在的未知突变。

出处：头条号 @杏和医疗