Ein Virus austricksen.

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Viren sind hinterhältige kleine Krankheitserreger, die den menschlichen Körper verwüsten können, bevor unser Immunsystem weiß, wie es sie vernichten kann.

Mit maschinellen Lernwerkzeugen können wir sie überlisten, indem wir den Prozess der Entwicklung von Antikörpern beschleunigen.In seinem Labor an der Fakultät für Maschinenbau der Carnegie Mellon University entwickelt Amir Barati Farimani Algorithmen, die auf der Grundlage von Daten mechanische Systeme ableiten, lernen und vorhersagen können.

Während er eine Reihe von Themen von der Strömungsmechanik und der Wärmeübertragung bis hin zur Materialforschung und Robotik untersucht, erforscht er auch die Herausforderungen der menschlichen Gesundheit und der Biotechnik.Mit dem Ausbruch der COVID-19-Pandemie verlagerte Barati Farimani schnell den Schwerpunkt seines Labors auf SARS-CoV-2.

Nachdem er zuvor maschinelle Lernwerkzeuge zur Untersuchung von Antikörpern gegen Viren wie Ebola und HIV eingesetzt hatte, wollte er sich mit dem neuartigen Coronavirus näher befassen.

Gegenwärtig verwenden die Wissenschaftler rechnerische und physikalische Modelle, um Tausende von Antikörpersequenzen zu screenen.

Diese teuren und zeitaufwendigen Modelle erfordern auch Informationen, die uns über SARS-CoV-2 noch nicht vorliegen.”Hier kann maschinelles Lernen die schwere Arbeit leisten”, sagte Barati Farimani.

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Es kann nicht nur die komplexen Antigen-Antikörper-Interaktionen viel schneller ‘lernen’ als die derzeitigen Screening-Methoden, sondern auch das menschliche Immunsystem in der Reaktionszeit schlagen”.Das Forschungsteam fasste verfügbare biologische Daten über andere infektiöse Viren in einem Datensatz zusammen, den sie VirusNet nannten.

Mit diesem Set trainierten sie dann maschinelle Lernmodelle und wählten das leistungsstärkste Modell aus, um Tausende von potenziellen Antikörperkandidaten zu screenen.

Das Modell identifizierte schließlich acht stabile Antikörper, die sich….

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