研究人員利用AI技術(shù) 識別攜帶寨卡病毒的靈長類動物

3月20日消息，據(jù)外媒報(bào)道，IBM公司和美國卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所共同研發(fā)出能夠識別攜帶寨卡病毒的靈長類動物的AI模型。

寨卡病毒(Zika)是黃病毒屬的一種，主要通過蚊子傳播，大多數(shù)成年人的癥狀輕微，但孕婦和幼兒的并發(fā)癥會更嚴(yán)重。該病毒與小頭畸形有關(guān)，小頭畸形是大腦不能正常發(fā)育的出生缺陷，在極少數(shù)情況下會導(dǎo)致癱瘓甚至是死亡。

事實(shí)上，蚊子并不是寨卡病毒的唯一宿主，靈長類動物也會攜帶?？紤]到這一點(diǎn)，為了預(yù)測疾病傳播，IBM公司和美國卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所的研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)出了可以識別可能攜帶病毒的靈長類動物的AI模型。他們在Epidemics期刊上發(fā)表的一篇論文中描述了他們的工作。

卡里研究所疾病生態(tài)學(xué)家Barbara Han在一份聲明中說：“數(shù)據(jù)不足可能會削弱預(yù)測感染病毒風(fēng)險(xiǎn)的能力。在全球范圍內(nèi)，只有兩種靈長類動物被確認(rèn)攜帶寨卡病毒，我們對將兩種建模技術(shù)結(jié)合起來以幫助我們克服靈長類生物學(xué)和生態(tài)學(xué)方面的有限數(shù)據(jù)很感興趣，這樣可以更好地找到需要重點(diǎn)監(jiān)測的靈長類動物。

研究人員首先使用兩種統(tǒng)計(jì)工具來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)庫的不足：使用能夠反映真實(shí)值不確定性的替代值替換缺失數(shù)據(jù)的多重插補(bǔ)法，以及貝葉斯模型的多標(biāo)簽分類算法。具體來說，研究人員利用多重估算鏈?zhǔn)椒匠?MICE)，這是一種算法系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)集篩選生物和生態(tài)特征之間的關(guān)系，并從這些關(guān)系中推斷出缺失的信息。

來自33個(gè)特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)，例如代謝率、妊娠期、產(chǎn)仔數(shù)和行為等被納入上述算法，該算法給最有可能攜帶寨卡病毒的全球364種靈長類物種進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評分。Han表示：“與所有病原體一樣，寨卡病毒對動物宿主有著獨(dú)特的要求。為了確定哪些物種可能攜帶寨卡病毒，我們需要知道這些特性是什么，哪些物種具有這些特性，以及哪些物種會將病原體傳播給人類。這其中的信息量巨大，而且大部分都是未知的?！?/p>

那么，哪個(gè)物種最有可能攜帶病毒？在美洲，簇絨卷尾猴、委內(nèi)瑞拉紅吼猴以及白臉卷尾猴位列榜首。研究人員表示，這是一個(gè)令人不安的消息，因?yàn)檫@些猴子往往居住在人口密集的地區(qū)附近。

如果幸運(yùn)的話，這項(xiàng)新的研究將在今后幾年為緩解病毒感染鋪平道路。