Künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege zur Bekämpfung des Coronavirus

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege zur Bekämpfung des Coronavirus

7. Februar 2021 0 Von Horst Buchwald

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Wege zur Bekämpfung des Coronavirus

Washington, 7.2.2021

Die Bekämpfung von COVID-19-Mutationen und die Entwicklung neuer Impfstoffe könnte dank eines neuen, an der USC entwickelten KI-Frameworks blitzschnell erfolgen.

Hintergrund: Ein Forscherteam der USC Viterbi School of Engineering hat eine neue Methode entwickelt, die aufkommenden Mutationen des Coronavirus entgegenwirken, die Entwicklung von Impfstoffen beschleunigen und die Ausbreitung des Erregers stoppen kann.

https://viterbischool.usc.edu/

Die Methode erlaubt die Analyse potenzieller Mutationen des Virus und stellt sicher, dass die bestmöglichen Impfstoffe schnell identifiziert werden. Auf dieser Basis sind Lösungen möglich, die den Menschen einen großen Vorteil gegenüber der sich entwickelnden Ansteckung verschaffen. Das Machine-Learning-Modell des Teams kann Impfstoff-Design-Zyklen, die früher Monate oder Jahre dauerten, in Sekunden und Minuten erledigen, heißt es in der Studie.

“Dieses KI-Framework, angewandt auf die Besonderheiten dieses Virus, kann Impfstoffkandidaten innerhalb von Sekunden bereitstellen und sie schnell in klinische Studien bringen, um präventive medizinische Therapien zu erreichen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen”, erklärte Paul Bogdan, außerordentlicher Professor für Elektro- und Computertechnik an der USC Viterbi und korrespondierender Autor der Studie. “Darüber hinaus kann dies angepasst werden, um uns zu helfen, dem Coronavirus einen Schritt voraus zu sein, wenn es auf der ganzen Welt mutiert.”

Die Ergebnisse erscheinen in Nature Research’s Scientific Reports. Bei der Anwendung auf SARS-CoV-2 – das Virus, das COVID-19 verursacht – eliminierte das Computermodell 95 % der Verbindungen des Erregers.

Die KI-unterstützte Methode sagte 26 potenzielle Impfstoffe voraus, die gegen das Coronavirus wirken würden. Daraus identifizierten die Wissenschaftler die besten 11, aus denen sie einen Multiepitop-Impfstoff konstruierten, der die Spike-Proteine angreift, die das Coronavirus zur Bindung und zum Eindringen in eine Wirtszelle verwendet. Der Impfstoff zielt auf die Region der Ansteckung ab, um das Spike-Protein zu stören und so die Fähigkeit des Virus zur Replikation zu neutralisieren.

Darüber hinaus können die Ingenieure einen neuen Multi-Epitop-Impfstoff für ein neues Virus in weniger als einer Minute konstruieren und seine Qualität innerhalb einer Stunde validieren. Im Gegensatz dazu erfordern aktuelle Verfahren zur Viruskontrolle, den Erreger im Labor zu züchten, ihn zu deaktivieren und das Virus, das eine Krankheit verursacht hat, zu injizieren. Der Prozess ist zeitaufwändig und dauert mehr als ein Jahr; währenddessen breitet sich die Krankheit weiter aus.

Die von der USC entwickelte KI-gestützte Methode wird in dieser Phase der Pandemie besonders nützlich sein, weil das Coronavirus in Populationen auf der ganzen Welt zu mutieren beginnt. Einige Wissenschaftler sind besorgt, dass die Mutationen die Wirksamkeit der Impfstoffe von Pfizer und Moderna, die jetzt verteilt werden, minimieren könnten. Jüngste Varianten des Virus, die in Großbritannien, Südafrika und Brasilien aufgetaucht sind, scheinen sich leichter zu verbreiten, was laut Wissenschaftlern schnell zu viel mehr Fällen, Todesfällen und Krankenhausaufenthalten führen wird.

Bogdan wies darauf hin: wenn SARS-CoV-2 unkontrollierbar wird, weil die aktuellen Impfstoffe ihre Wirkung verloren haben , oder wenn neue Impfstoffe benötigt werden, um mit anderen auftauchenden Viren umzugehen, dann kann die Methode verwendet werden, um andere präventive Mechanismen schnell zu entwerfen. In der Studie wir beschrieben, dass die USC-Wissenschaftler nur ein B-Zell-Epitop und ein T-Zell-Epitop verwendet haben, während die Anwendung eines größeren Datensatzes und zahlreicheren Kombinationen ein umfassenderes und schnelleres Impfstoff-Design-Tool entwickeln kann. Laut der Studie sind mit der Methode genaue Vorhersagen mit über 700.000 verschiedenen Proteinen im Datensatz möglich.

“Das vorgeschlagene Impfstoff-Design-Framework kann die drei am häufigsten beobachteten Mutationen angehen und erweitert werden, um mit anderen potenziell unbekannten Mutationen umzugehen”, sagte Bogdan.

Die Rohdaten für die Forschung stammen aus einer riesigen bioinformatischen Datenbank namens Immune Epitope Database (IEDB), in der Wissenschaftler auf der ganzen Welt Daten über das Coronavirus und andere Krankheiten gesammelt haben. Die IEDB enthält über 600.000 bekannte Epitope von etwa 3.600 verschiedenen Spezies, zusammen mit der Virus Pathogen Resource, einem ergänzenden Repository mit Informationen über pathogene Viren. Die Genom- und Spike-Protein-Sequenz von SARS-CoV-2 stammt vom National Center for Biotechnology Information.

https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#cases_casesper100klast7days

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