ИИ предсказывает эволюцию вируса гриппа, помогая подобрать оптимальную вакцину
Наука 29 августа 2025

ИИ предсказывает эволюцию вируса гриппа, помогая подобрать оптимальную вакцину

Далее

Исследователи из MIT разработали систему VaxSeer, которая использует машинное обучение для прогнозирования эволюции вируса гриппа и выбора оптимальных штаммов для создания сезонных вакцин.

Каждый год эксперты ВОЗ должны определить состав вакцины за месяцы до начала эпидемического сезона. Если прогноз неточен, эффективность прививки снижается, что приводит к росту заболеваемости и нагрузке на системы здравоохранения. Исследователи из MIT предложили автоматизировать этот процесс с помощью искусственного интеллекта.

VaxSeer включает два модуля прогнозирования: один оценивает вероятность доминирования каждого штамма вируса, другой — эффективность его нейтрализации существующими вакцинами. Модель обучена на десятилетиях данных о вирусных последовательностях, эффективности вакцин и результатах лабораторных исследований.

В отличие от традиционных подходов, рассматривающих мутации аминокислот по отдельности, VaxSeer использует большую языковую модель белков для анализа сочетаний мутаций и моделирования динамики изменения доминирования штаммов.

Система анализирует белок гемагглютинин (HA) — основной антиген вируса гриппа. Она моделирует антигенность через стандартный тест РТГА, измеряющий способность антител блокировать связывание вируса с эритроцитами человека. Для прогнозирования доминирования применяется математическая модель, учитывающая конкуренцию между различными штаммами.

В ретроспективном анализе за 10 лет VaxSeer превзошла рекомендации ВОЗ для подтипа A/H3N2 в девяти из десяти сезонов, а для A/H1N1 — в шести из десяти. В одном случае система в 2016 году выделила штамм, который ВОЗ рекомендовала только год спустя. Прогнозы модели показали сильную корреляцию с данными об эффективности вакцин от американских центров по контролю за заболеваний, а также канадских и европейских программ наблюдения.

Будущие версии могут учитывать белок нейраминидазу, иммунный анамнез населения и производственные ограничения. Команда также работает над методами прогнозирования в условиях ограниченных данных, чтобы применять ИИ к другим быстро эволюционирующим патогенам.


Читать далее:

В переводчик Google добавили функции для изучения языков

Посмотрите, как сотни сомов взбираются вверх по водопаду

Самая далекая звезда — не то, чем кажется, считают астрономы

На обложке: Изображение от freepik