Bis vor kurzem kannten wir nur etwa 2 % der möglichen Wechselwirkungen zwischen Viren und Säugetieren, das sogenannte Virom. Eine neue Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) hat jedoch potenzielle neue virale Wechselwirkungen aufgedeckt und die Größe des bekannten Virus um den Faktor 15 erhöht.
Diese neue Vorhersage entstand dank eines maschinellen Lernansatzes, der 35.000 Stunden auf Computern in Calcul Québec verbrachte, um Informationen darüber zu sammeln, wie tausend Säugetiere – ihre Wirte – und viele Viren interagieren.
Nachdem 80.000 potenzielle neue Interaktionen zwischen Wirten und Viren aufgedeckt worden waren, wurde das Netzwerk dann mit einem Modell gekoppelt, das aus viralen Genomsequenzen bestand, um die Wahrscheinlichkeit neu zu bewerten, dass Menschen mit allen Viren in der Datenbank infiziert werden.
Das Ergebnis: die Erstellung einer Liste von Viren tierischen Ursprungs, die das Risiko haben, den Menschen zu infizieren, ohne Zoonosen zu verursachen.
Die Entdeckung, die von IVADO, dem Institute for Data Valuation, finanziert und im Rahmen der Viral Emergence Research Initiative gemacht wurde, ist das Ergebnis einer internationalen Zusammenarbeit unter der Leitung von Timothée Poisot, Professor am Department of Biological Sciences an der University of Montreal. Seine Forschung befasst sich mit der Berechnung der Risiken einer zukünftigen Pandemie.
Licht auf „vergessene“ Viren werfen
Timothee Poisot
Bildnachweis: Amelie Philibert
Um ihre Vorhersagen zu validieren, untersuchten Poisot und sein Team aus Virologie, künstlicher Intelligenz und Experten für öffentliche Gesundheit die Literatur, um festzustellen, ob sich bestimmte Viren auf den Menschen ausgebreitet hatten. Von den 20 Viren mit dem höchsten Potenzial zur Verbreitung von Zoonosen haben 11 Menschen infiziert.
„Bestimmte Viren haben uns wirklich überrascht, wir dachten nicht, dass sie auf den Menschen übertragen werden können“, sagt Timothée Poisot. Dies ist der Fall bei muriner Ektomelie, dem Virus, das für Pocken bei Mäusen verantwortlich ist. Unser System gab ihm eine „sehr hohe“ Wahrscheinlichkeit, Menschen zu infizieren, und wir stellten fest, dass es 1987 tatsächlich einen Ausbruch dieses Virus in einer chinesischen Schule gab, aber er war in keiner Datenbank enthalten.
Im Allgemeinen gehören zu den unterschiedlichsten Virenfamilien Bunyaviren (Rifttalfieber), Rhabdomyoviren (Tollwut), Filoviren (Ebolafieber) und Flaviviren (Dengue, Gelbfieber). Timothée Poisot merkt an: „Dies sind Familien, die bekanntermaßen ein hohes Risiko für Zoonosen haben, aber das Modell könnte es uns ermöglichen, das Risiko innerhalb dieser Familien genauer zu messen.“
Überwachen Sie Hotspots, einschließlich Amazon …
Diese Bemühungen zur Vorhersage von Virusinfektionen sollen die Arbeit von Virologen bei der Prävention von Zoonosen leiten, die zu Epidemien oder sogar Epidemien führen können. Die Liste der zu beobachtenden Viren ermöglicht es ihnen unter anderem, sie bei ihren Probenahmekampagnen zu leiten, da sie auf Arten abzielen und auch ihre geografische Verbreitung bestimmen, stellte das Forschungsteam die Ergebnisse zusammen.
„Als auf Biogeografie spezialisierter Ökologe war es wichtig, nicht nur zu wissen, welches Virus mit welchem Wirt kompatibel ist, sondern auch, wo wir diese Gruppen finden können“, sagt Timothée Poisot.
Nach den Ergebnissen des Computersystems ist der Amazonas der Ort auf der Welt, an dem die Wahrscheinlichkeit einer Virusentwicklung am größten ist. „Die Ergebnisse sind eindeutig: Es ist ein Hot Spot in Bezug auf die Originalität von Wirt-Virus-Interaktionen, das heißt, diese Region hat die meisten Interaktionen, die normalerweise nicht vorkommen“, betont der Forscher.
Er erklärt diese besonderen Zusammenhänge mit fehlenden Daten über das Virom des Amazonas, die Abholzung, den Klimawandel und die Ausweitung der Städte, den zunehmenden Kontakt zwischen Tier und Mensch.