– L’apprentissage automatique prédit quels virus animaux ont un potentiel pandémique élevé

01 octobre 2021

Les scientifiques ont développé une nouvelle méthode d’apprentissage automatique qui peut prédire avec précision quels virus animaux pourraient infecter les humains à l’avenir, en utilisant uniquement les informations codées dans le génome viral.

Image : Université de Glasgow

La plupart des maladies infectieuses émergentes chez l’homme sont causées par des virus « zoonotiques » qui proviennent d’autres espèces animales. Cependant, parmi les millions de virus qui circulent chez les animaux, seuls quelques-uns sont susceptibles d’infecter les humains.

Les scientifiques ont actuellement une capacité très limitée à évaluer rapidement le risque zoonotique au moment où les virus sont découverts, ce qui rend difficile de savoir quels virus nouvellement découverts doivent être prioritaires pour une enquête précoce, et au-delà, la préparation aux épidémies.

Maintenant, dans une nouvelle étude menée par l’Université de Glasgow et publiée dans PLOS Biology, des chercheurs ont développé une nouvelle méthode d’apprentissage automatique pour prédire quels virus pourraient infecter les humains, entièrement basée sur la séquence du génome d’un virus – souvent la seule chose scientifiquement connue sur les nouvelles virus animaux trouvés ou mal caractérisés.

La nouvelle méthode de modélisation est capable de prédire avec précision quels virus peuvent infecter les humains, en utilisant uniquement la séquence génomique d’un virus, ainsi que de les classer comme à risque faible, moyen, élevé ou très élevé.

En utilisant la même modélisation, et sans aucune connaissance préalable de la précédente épidémie de SRAS chez l’homme, ce modèle a également été en mesure de prédire avec précision que le SRAS-CoV-2, le virus qui a causé la pandémie de COVID-19, et ses plus proches parents viraux trouvés dans animaux, présentaient un risque élevé de pouvoir infecter les humains.

Cette découverte, ainsi que des tests plus formels sur des centaines de virus dont le statut zoonotique est connu, ont montré que le modèle fait des prédictions exploitables sur un large éventail de virus à ARN et à ADN, même ceux qui sont entièrement nouveaux pour la science.

La nouvelle méthode de modélisation prédit si les virus pourraient être capables d’infecter les humains, mais ne peut pas déterminer à quel point ils peuvent être dangereux en termes de symptômes ou de potentiel épidémique/pandémique, ni quand ils pourraient se propager dans les populations humaines.

Être capable d’infecter les humains est la première étape pour provoquer une épidémie, mais de nombreux autres facteurs, tels que le contact entre le réservoir et les humains, si le virus peut se transmettre entre humains, et notre réponse à de telles «infections par débordement» façonneront l’épidémie et la pandémie. risque.

Les chercheurs pensent que cette nouvelle méthode de modélisation pourrait aider les scientifiques à mieux hiérarchiser les efforts de recherche sur les virus animaux les plus susceptibles d’infecter les humains, une étape importante vers la préparation et la planification des futures épidémies humaines.

L’auteur principal Nardus Mollentze, du MRC-University of Glasgow Centre for Virus Research, a déclaré : .

« Découvrir de quoi les virus nouvellement décrits sont capables et comment y répondre nécessite une caractérisation approfondie à la fois en laboratoire et dans leur environnement naturel, et cette caractérisation ne peut actuellement pas suivre le nombre de virus trouvés.

« Lorsque les virus sont découverts pour la première fois, nous n’avons souvent que leur séquence génomique. Par conséquent, le développement d’un outil d’apprentissage automatique précis basé sur les informations qu’il contient devrait nous permettre de mieux comprendre quels virus animaux présentent le risque le plus élevé et devraient donc être caractérisés. et enquêté en premier.

«Ces prédictions ne sont cependant qu’un premier pas. Si nous voulons que les investissements dans la découverte de virus se traduisent par une préparation à une pandémie, il est nécessaire de développer à la fois des méthodes de caractérisation des virus à plus haut débit et d’autres modèles capables de transformer les informations générées par ces méthodes en prévisions de risques mises à jour. »

L’auteur principal Daniel Streicker, du MRC-University of Glasgow Centre for Virus Research et de l’Institute of Biodiversity, Animal Health and Comparative Medicine de l’Université de Glasgow, a déclaré : peu susceptible d’infecter les humains a été une aiguille dans un défi de botte de foin.

“Notre nouvelle évaluation du risque zoonotique basée sur le génome représente une étape vers la résolution de ce défi et, avec nos efforts antérieurs montrant que les hôtes réservoirs et les arthropodes vecteurs de virus peuvent être prédits à partir de génomes viraux, montre qu’une quantité surprenante d’informations écologiques est possible à partir de séquences génomiques seules, faisant allusion à l’existence de moyens mal compris par lesquels les virus s’adaptent à leurs hôtes.

“Plus immédiatement, puisque ces modèles n’utilisent rien de plus que des séquences génétiques, ils peuvent être appliqués au moment où les virus sont découverts, créant un système de triage rapide et peu coûteux pour décider quels virus méritent une attention particulière.”

Le co-auteur Simon Babayan, Institute of Biodiversity, Animal Health and Comparative Medicine, a déclaré : « Comme la plupart des maladies infectieuses émergentes chez l’homme sont causées par un petit nombre de virus provenant d’autres espèces animales, il reste un énorme défi de savoir où rechercher la prochaine épidémie de virus.

« Maintenant, nous proposons une approche rapide et peu coûteuse pour permettre une surveillance et une caractérisation des virus fondées sur des données probantes qui pourraient infecter spécifiquement les humains, et pourraient donc mieux aider à la préparation aux épidémies et pandémies futures. »

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