Новый вычислительный инструмент может стимулировать разработку вакцины

Иммунная система Исследователи из Института иммунологии Ла-Хойи (LJI), США, представили мощный вычислительный инструмент, призванный кардинально изменить готовность к пандемии. Этот передовой алгоритм позволяет ученым сравнивать данные различных экспериментов, что позволяет делать более точные прогнозы. индивидуальные реакции на болезни.

Исследовательская группа под руководством доктора Таля Эйнава, доцента Института иммунологии Ла-Хойи (LJI), разработала этот новаторский инструмент, обладающий огромным потенциалом для медицинских исследований. Лаборатории, изучающие инфекционные заболевания, часто собирают совершенно разные типы данных, даже если они сосредоточены на одних и тех же вирусах. Это несоответствие данных создает независимые «острова» информации, что создает серьезную проблему для исследователей, стремящихся получить целостную информацию. Исследование было опубликовано в Методы сотовых отчетов.

Эйнав и доктор Ронг Ма, научный сотрудник Стэнфордского университета, тесно сотрудничали, чтобы решить эту проблему. Вдохновившись физикой, где эксперименты проводятся по известным законам, они стремились создать алгоритм, способный сравнивать большие наборы данных из разных источников. Вместо того, чтобы нуждаться в конкретной информации о происхождении наборов данных, алгоритм использует машинное обучение для выявления базовых закономерностей в данных. Подобные наборы данных затем объединяются в надмножество, что облегчает обучение большего количества доработанные алгоритмы.

Потенциальные применения этого нового вычислительного метода в иммунологии огромны. Например, исследователи могли бы глубже понять, как человеческие антитела воздействуют на вирусные белки, что имеет решающее значение для разработки более качественных вакцин. Учитывая сложность биологии, когда один вирусный белок может иметь астрономическое количество вариаций, алгоритм помогает ученым ориентироваться на, казалось бы, бесконечной игровой площадке биологии.

Одним из наиболее многообещающих аспектов нового метода является его способность заполнять пробелы в данных, которые исследователи не могут собрать. Эйнав и Ма уже продемонстрировали, что их подход может открыть множество новых иммунологических принципов, применимых для прогнозирования отсутствующих данных в других наборах данных.

Кроме того, алгоритм дает исследователям уверенность в своих прогнозах посредством статистического «доверительного интервала». Подобно алгоритмам Netflix, предсказывающим предпочтения фильмов на основе прошлых выборов, чем больше ученых данных добавляют в инструмент, тем точнее становятся их прогнозы. Эта способность оценивать достоверность прогнозов и рекомендовать дальнейшие эксперименты для повышения этой уверенности предлагает многообещающую основу для глубокого понимания биологических систем.

Опыт Эйнава в области вычислительных инструментов и иммунологии позволил ему недавно присоединиться к факультету LJI. Его внимание по-прежнему сосредоточено на изучении иммунных реакций человека на различные вирусы, начиная с гриппа. Ожидается, что сотрудничество с другими ведущими иммунологами и учеными, занимающимися данными, в том числе с профессором Бьорном Петерсом, получившим физико-теоретическое образование, принесет различные точки зрения и идеи для решения сложных задач в этой области.

Эйнав выразил энтузиазм по поводу потенциальной синергии, возникающей в результате сотрудничества ученых с разным опытом, полагая, что это открывает новые возможности для решения важных научных вопросов. Исследователи из LJI надеются использовать этот инновационный инструмент для повышения готовности к пандемии и внести свой вклад в будущие прорывы в области иммунологии.

Таким образом, вычислительный инструмент, разработанный исследователями иммунной системы, представляет собой гигантский скачок вперед в обеспечении готовности к пандемии. Позволяя сравнивать различные наборы данных и генерируя более точные прогнозы, этот алгоритм обещает улучшить наше понимание иммунных реакций и облегчить разработку улучшенных вакцин и методов лечения инфекционных заболеваний. Благодаря постоянным исследованиям и сотрудничеству научное сообщество может сделать новые открытия и решить некоторые из самых насущных проблем в медицине и общественном здравоохранении.