预测病毒和哺乳动物之间的未知联系

利物浦大学的一项新研究可能帮助科学家减轻由现有病毒引起的人畜共患疾病和牲畜疾病在未来的传播。

研究人员已经使用一种被称为机器学习的形式或人工智能(AI)来预测已知病毒和易感哺乳动物物种之间的2万多个未知关联。发表在《自然通讯》(Nature Communications)杂志上的这些发现，可以用于帮助确定疾病监测项目的目标。

已知有数千种病毒影响哺乳动物，最近的估计表明，迄今为止发现的哺乳动物病毒多样性不到1%。其中一些病毒，如人类和猫免疫缺陷病毒的宿主范围非常窄，而另一些病毒，如狂犬病和西尼罗河病毒的宿主范围非常广。

“宿主范围是一种病毒是否为人畜共患，从而对人类构成风险的重要预测器。最近，人们发现SARS-CoV-2具有相对广泛的宿主范围，这可能有助于其向人类扩散。然而，我们对大多数病毒的宿主范围的了解仍然有限，”该大学感染、兽医和生态科学研究所的首席研究员玛雅·沃德博士解释说。

为了解决这一知识缺口，研究人员开发了一种新的机器学习框架，通过整合三种不同的观点——每种病毒、每种哺乳动物以及连接它们的网络——来预测已知病毒和易感哺乳动物物种之间的未知关联。

他们的结果表明，已知的人畜共患病毒与野生和半驯养哺乳动物之间的关联是以前认为的五倍多。特别是蝙蝠和啮齿动物，它们与最近新出现的病毒如冠状病毒和汉坦病毒的爆发有关，与人畜共患病毒风险的增加有关。

该模型还预测，野生和半驯化哺乳动物与家畜和宠物等重要的家养物种的病毒之间的关联增加了5倍。

Wardeh博士说:“随着病毒继续在全球传播，我们的模型提供了一种强大的方法来评估它们尚未遇到的潜在宿主。有了这种远见，可以帮助识别和减轻动物传染病和动物疾病的风险，比如从动物宿主向人类种群的溢出。”

Wardeh博士目前正在扩大这种方法，以预测蜱和昆虫将病毒传播给鸟类和哺乳动物的能力，这将使世界范围内优先进行基于实验室的病媒能力研究，以帮助减轻未来病媒传播疾病的暴发。

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