北大研究人员利用深度学习预测病毒变异

文章导读

面对不断变异的病毒，我们的预测手段是否已足够智能？当传统方法在病毒突变面前频频失效时，北大团队却用一记AI"快棋"改写战局——他们研发的E2VD深度学习框架，首次实现对病毒变异驱动因素的全谱系预测。这个突破性的模型不仅能精准捕捉频繁突变的"噪音"，更擅长在千万次变异中锁定那0.01%的关键有益突变。通过无结构建模和可解释性分析，它成功预判新冠不同谱系的进化轨迹，让昂贵的实验室验证不再是唯一选项。在病毒与人类的这场科技军备竞赛中，E2VD或将重新定义我们的应对速度，让"后知后觉"变成历史名词，顶级期刊最新研究证实：这正是提升防疫响应效率的破局之钥。

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北大研究人员利用深度学习预测病毒变异

当前，新病毒的出现愈发频繁，需要人类做出快速反应。尽管人工智能技术已用于辅助专家预测病毒，但现有计算方法受到其输入形式或功能不完整的限制，无法对不同的病毒变异驱动因素进行统一预测。对此，北京大学的研究人员基于深度学习技术，以病毒的进化特征为指导，提出了一个统一的进化驱动框架E2VD来预测病毒变异驱动因素。E2VD不仅可以区分不同类型的病毒突变，还可以准确识别对病毒生存至关重要的罕见有益突变，同时保持新冠状病毒不同谱系和不同类型病毒的泛化能力。E2VD代表了一种用于分析和预测病毒进化适合度的统一、无结构和可解释的方法，为昂贵的实验室病毒测定提供了一种理想替代方案，并提高了对新出现病毒感染的反应速度。