Έναν καινοτόμο αλγόριθμο που θα μπορούσε να αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο οι επιστήμονες παρακολουθούν την εξάπλωση επικίνδυνων ιών ανέπτυξαν ερευνητές του Πανεπιστημίου Texas A&M και διεθνών συνεργαζόμενων ιδρυμάτων. Η νέα μέθοδος υπόσχεται να κάνει τη γονιδιωματική επιτήρηση ταχύτερη, πιο αποδοτική και σημαντικά λιγότερο δαπανηρή, επιτρέποντας την έγκαιρη ανίχνευση νέων παραλλαγών ιών πριν αυτές εξαπλωθούν παγκοσμίως.
Η μελέτη δημοσιεύθηκε στο επιστημονικό περιοδικό Nature Communications και επικεντρώνεται στη βελτίωση της γονιδιωματικής επιτήρησης, μιας διαδικασίας που θεωρείται θεμελιώδης για την αντιμετώπιση μελλοντικών επιδημιών και πανδημιών.
Γιατί είναι τόσο σημαντική η γονιδιωματική επιτήρηση;
Η γονιδιωματική επιτήρηση βασίζεται στη συλλογή και την αλληλούχιση του γενετικού υλικού παθογόνων μικροοργανισμών, όπως οι ιοί. Με αυτόν τον τρόπο, οι επιστήμονες μπορούν να εντοπίζουν έγκαιρα νέες μεταλλάξεις και να παρακολουθούν την εξάπλωσή τους.
Η πανδημία της COVID-19 ανέδειξε τη σημασία αυτής της διαδικασίας. Η έγκαιρη αναγνώριση παραλλαγών, όπως η Όμικρον, βοήθησε τις υγειονομικές αρχές να προσαρμόσουν τα μέτρα δημόσιας υγείας και να ενημερώσουν τα συστήματα επιτήρησης.
Ωστόσο, η εφαρμογή γονιδιωματικής επιτήρησης σε παγκόσμια κλίμακα απαιτεί σημαντικούς οικονομικούς και τεχνολογικούς πόρους, γεγονός που δημιουργεί μεγάλες ανισότητες μεταξύ χωρών.
Ένας αλγόριθμος που αξιοποιεί καλύτερα τους διαθέσιμους πόρους
Η ερευνητική ομάδα, με επικεφαλής τη δρα Patricia Ning, ανέπτυξε τον αλγόριθμο Iterative Block Particle Filter, ο οποίος επιτρέπει την αποτελεσματικότερη ανάλυση τεράστιων και πολύπλοκων δεδομένων.
Ο νέος αλγόριθμος βασίζεται σε μια γνωστή στατιστική τεχνική, τη μέθοδο Sequential Monte Carlo (SMC) ή «φίλτρο σωματιδίων». Αν και η μέθοδος αυτή χρησιμοποιείται ευρέως σε πολλούς επιστημονικούς τομείς, παρουσιάζει δυσκολίες όταν καλείται να επεξεργαστεί δεδομένα πολύ μεγάλης κλίμακας, όπως αυτά που απαιτούνται για την παρακολούθηση της εξάπλωσης ενός ιού σε ολόκληρο τον κόσμο.
Για να ξεπεραστεί αυτό το πρόβλημα, οι ερευνητές σχεδίασαν μια νέα προσέγγιση που επεξεργάζεται σταδιακά τα δεδομένα, διατηρώντας παράλληλα τις κρίσιμες συνδέσεις μεταξύ διαφορετικών περιοχών και δικτύων μετακίνησης.
Διατηρεί τις πραγματικές συνδέσεις μεταξύ περιοχών
Ένα από τα σημαντικότερα πλεονεκτήματα του νέου αλγορίθμου είναι ότι δεν αντιμετωπίζει κάθε περιοχή ως απομονωμένη.
Όπως εξηγεί η δρ Ning, όταν ένας άνθρωπος ταξιδεύει, για παράδειγμα, από τη Νέα Υόρκη στην Καλιφόρνια, δημιουργείται μια πραγματική σύνδεση που μπορεί να επηρεάσει την εξάπλωση ενός ιού. Ο νέος αλγόριθμος διατηρεί αυτές τις αλληλεπιδράσεις στο μοντέλο του, επιτρέποντας πιο ρεαλιστικές προβλέψεις.
Παράλληλα, μειώνει σημαντικά το υπολογιστικό φορτίο, αποφεύγοντας το πρόβλημα της λεγόμενης «κατάρας της διαστατικότητας», δηλαδή της εκθετικής αύξησης της πολυπλοκότητας όταν αυξάνεται ο αριθμός των μεταβλητών που πρέπει να αναλυθούν.
Δοκιμές με πραγματικά δεδομένα της πανδημίας
Για να αξιολογήσουν την αποτελεσματικότητα της μεθόδου, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν πραγματικά δεδομένα από την πανδημία της COVID-19.
Το μοντέλο ενσωμάτωσε:
- επιδημιολογικά δεδομένα,
- πληροφορίες σχετικά με τα εμβόλια,
- δεδομένα υψηλής ανάλυσης από διεθνείς αεροπορικές μετακινήσεις,
- πληροφορίες για πολλαπλά στελέχη του ιού.
Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι ο νέος αλγόριθμος μπορούσε να εντοπίζει ταχύτερα την εμφάνιση νέων παραλλαγών και να μειώνει τον χρόνο που απαιτείται μέχρι την πλήρη γονιδιωματική αλληλούχισή τους.
Σημαντικό εργαλείο για χώρες με περιορισμένους πόρους
Ένα ακόμη σημαντικό πλεονέκτημα της νέας προσέγγισης είναι η δυνατότητα καλύτερης αξιοποίησης των διαθέσιμων πόρων.
Σύμφωνα με τους ερευνητές, αντί να επιχειρείται εκτεταμένη αλληλούχιση σε όλες τις περιοχές, οι υγειονομικές αρχές θα μπορούν να κατευθύνουν τους διαθέσιμους πόρους σε στρατηγικά σημεία, όπως μεγάλοι διεθνείς αερολιμένες και σημαντικοί συγκοινωνιακοί κόμβοι.
Η προσέγγιση αυτή θα μπορούσε να αποδειχθεί ιδιαίτερα πολύτιμη για χώρες χαμηλού και μεσαίου εισοδήματος, όπου τα μεγάλης κλίμακας προγράμματα γονιδιωματικής επιτήρησης είναι συχνά οικονομικά δύσκολο να υλοποιηθούν.
Εφαρμογές πέρα από την COVID-19
Παρότι η μελέτη βασίστηκε σε δεδομένα του SARS-CoV-2, οι επιστήμονες τονίζουν ότι ο αλγόριθμος δεν περιορίζεται στην COVID-19.
Η ίδια μεθοδολογία θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση άλλων σημαντικών λοιμωδών νοσημάτων, όπως:
- η γρίπη,
- ο δάγκειος πυρετός,
- ο ιός Έμπολα,
- ο ιός Ζίκα,
- καθώς και μελλοντικές πανδημικές απειλές που ενδέχεται να εμφανιστούν.
Δυνατότητες και σε άλλους επιστημονικούς τομείς
Οι εφαρμογές του αλγορίθμου ενδέχεται να επεκταθούν πολύ πέρα από τη δημόσια υγεία.
Οι δημιουργοί του εκτιμούν ότι μπορεί να αξιοποιηθεί σε κάθε πολύπλοκο δυναμικό σύστημα όπου υπάρχουν συνεχείς αλληλεπιδράσεις μεταξύ πολλών παραγόντων. Αυτό περιλαμβάνει τα δίκτυα μεταφορών, τα οικοσυστήματα, τα ηλεκτρικά δίκτυα, τα κοινωνικά δίκτυα αλλά και τη μελέτη της γονιδιακής ρύθμισης.
Η δυνατότητά του να επεξεργάζεται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, διατηρώντας τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών δικτύων, ανοίγει νέες προοπτικές για την ανάπτυξη προηγμένων μοντέλων μηχανικής μάθησης και πρόβλεψης.
Η νέα μελέτη παρουσιάζει έναν πολλά υποσχόμενο αλγόριθμο που μπορεί να καταστήσει τη γονιδιωματική επιτήρηση πιο γρήγορη, οικονομική και αποτελεσματική. Αν τα αποτελέσματά του επιβεβαιωθούν και σε ευρύτερη κλίμακα, θα μπορούσε να βοηθήσει τις υγειονομικές αρχές να εντοπίζουν νωρίτερα νέες παραλλαγές ιών και να κατανέμουν πιο αποδοτικά τους διαθέσιμους πόρους.
Παρότι απαιτείται περαιτέρω αξιολόγηση της εφαρμογής του σε διαφορετικά περιβάλλοντα, η καινοτόμος αυτή προσέγγιση αναδεικνύει τον ολοένα σημαντικότερο ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης, της στατιστικής και της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων στην πρόληψη και την αντιμετώπιση των μελλοντικών επιδημιών.
