Ученые из MIT разработали ИИ-систему для выбора штаммов вакцины против гриппа. Инструмент VaxSeer использует машинное обучение для прогнозирования изменений вируса за несколько месяцев вперед.
Система VaxSeer состоит из двух основных частей. Первая оценивает вероятность распространения каждого штамма. Вторая прогнозирует, насколько хорошо вакцина будет защищать от этого штамма. Вместе они показывают, как конкретная вакцина справится с будущими вирусами.
Узнать подробнее про клуб ShareAI
«VaxSeer учится связывать доминирование штаммов и эффекты мутаций», — поясняет Венсянь Ши, ведущий автор исследования. «Мы моделируем, как меняется распространение штаммов, что особенно важно для быстро меняющихся вирусов гриппа».
Ученые сравнили рекомендации VaxSeer с выбором ВОЗ за последние 10 лет. Для подтипа гриппа A/H3N2 система превзошла выбор ВОЗ в девяти из десяти сезонов. Для A/H1N1 она показала лучшие или равные результаты в шести из десяти сезонов.
Каждый год эксперты решают, какие штаммы гриппа включить в сезонную вакцину. Это решение принимают задолго до начала сезона. Если выбор совпадет с циркулирующими вирусами, вакцина будет эффективной. При ошибке защита может значительно снизиться.
В сезоне 2016 года VaxSeer определил штамм, который ВОЗ выбрала только через год. Прогнозы системы также хорошо совпадали с реальными данными об эффективности вакцин от CDC, канадской и европейской систем надзора.
Для работы система сначала оценивает скорость распространения штамма, а затем его доминирование с учетом конкуренции между вирусами. Затем данные включаются в математическую модель для прогнозирования распространения вируса с течением времени.
Сейчас VaxSeer работает только с белком гемагглютинина вируса гриппа. В будущем система сможет учитывать другие белки и факторы, такие как иммунная история человека или производственные ограничения.
