基于拓扑人工智能的未来主导病毒变异株预测
定量方法
2022-09-08 v1
摘要
理解 SARS-CoV-2 进化与传播机制是我们时代最大的挑战之一。通过整合人工智能（AI）、从患者分离的病毒基因组、数万突变数据、生物物理、生物信息学和代数拓扑，SARS-CoV-2 的进化被揭示为受基于传染性的自然选择所支配。两个关键突变位点，病毒刺突蛋白受体结合域（RBD）上的 L452 和 N501，在2020年夏天被预测，远早于它们出现在流行变异株 Alpha、Beta、Gamma、Delta、Kappa、Theta、Lambda、Mu 和 Omicron 中。近期研究确定了自然选择的新机制：抗体抗性。基于AI的 Omicron 传染性、疫苗突破和抗体抗性预测后来几乎被实验完美证实。主导 BA.1 被 BA.2 取代在三月下旬被二月初预测。2022年5月1日，基于持久拉普拉斯的AI预测 Omicron BA.4 和 BA.5 将成为新的主导 COVID-19 变异株。该预测在六月下旬成为现实。拓扑AI模型提供了对突变对单克隆抗体（mAbs）疗效影响的准确预测。
引用
@article{arxiv.2209.03229,
title = {Topological AI forecasting of future dominating viral variants},
author = {Guo-Wei Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03229},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 2 figures