后COVID-19大流行,世界各地的科学家一直在不知疲倦地开发新工具和技术来帮助防止未来全球健康危机。万博体育登录首页

来自于这样的一个创新的研究团队教授为首的Timothee Poisot蒙特利尔大学生物科学学院。

Poisot和他的同事们一直在开发一个算法预测mammal-virus交互希望做出更好的预测病毒最有可能从动物传给人类。

算法在接下来的大流行

根据世界卫生组织(世卫组织)、人畜共患疾病负责60%以上的人类传染病。

但随着成千上万种哺乳动物和病毒和有限信息的交互,预测的任务组合最有可能导致人畜共患疾病暴发令人生畏。

这就是Poisot的算法。使用机器学习,该算法通过现有的数据初步整理mammal-virus交互识别组合最有可能发生。

研究人员然后使用统计分析验证这些预测和集中精力监测最高危的交互和地区。

团队的工作已经取得了一些令人吃惊的发现。例如,他们发现小鼠畸形,老鼠与天花病毒,有可能感染人类。

这一发现强调了监测的重要性甚至不为人知的病毒和他们的交互与哺乳动物。

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潜在的宿主

研究人员还发现了两个地理区域集中精力在南美洲亚马逊河流域,在新颖宿主和病毒之间的相互作用更容易观察,和非洲中部,新主人发现有可能携带人畜共患病毒。

Poisot和他的同事们希望他们的算法能在预防下一次大流行一个有价值的工具。通过识别和监测最高危的交互和地区,他们认为他们可以帮助停止之前,他们有机会传播人畜共患疾病。

Poisot,算法代表前进的一大步,我们理解人畜共患疾病和如何避免它们。“我们真的把我们需要去学习的地方,”他说。

”而不是通常的嫌疑人,我们现在能够识别新的和意想不到的相互作用,可能会对人类健康产生重大的影响。”

这项研究的发现发表在《模式。

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