一种将人工智能应用于碳水化合物的新模型提高了对感染过程的理解，并有助于预测哪些病毒可能从动物传播给人类。这是由哥德堡大学研究人员领导的一项最新研究报告的。
碳水化合物参与几乎所有的生物过程——但它们仍然没有被很好地理解。这些碳水化合物被称为聚糖，对于让我们的身体按照预期的方式工作至关重要。然而，当我们的身体不能按预期工作时，它们也会以令人恐惧的频率参与进来。几乎所有病毒都使用聚糖作为它们在感染过程中与我们细胞的第一次接触，包括我们目前的威胁 SARS-CoV-2，导致 大流行。
由哥德堡大学助理教授 Daniel Bojar 领导的一个研究小组现已开发出一种基于人工智能的模型，可以以前所未有的准确度分析聚糖。该模型可以预测新的病毒-聚糖相互作用，例如聚糖与流感病毒或轮状病毒之间的相互作用，从而提高对感染过程的理解：婴儿病毒感染的常见原因。
因此，该模型还可以更好地了解人畜共患病，即病毒从动物传播到人类。
“随着 SARS-CoV-2 的出现，我们已经看到了病毒从动物跳到人类的潜在破坏性后果。我们的模型现在可用于预测哪些病毒特别接近于“跳越”。我们可以通过了解病毒识别人类聚糖需要多少突变，这会增加人类感染的风险。此外，该模型还帮助我们预测人体的哪些部位可能成为潜在的人畜共患病毒的目标，例如呼吸系统或胃肠道”，该研究的主要作者丹尼尔博哈尔说。
此外，研究小组希望利用对感染过程的深入了解来预防病毒感染。目的是使用该模型开发基于聚糖的抗病毒药物，即抑制病毒复制能力的药物。
“预测病毒-聚糖相互作用意味着我们现在可以寻找比我们自己的聚糖更好地结合病毒的聚糖，并使用这些“诱饵”聚糖作为抗病毒剂来预防病毒感染。然而，聚糖制造的进一步进展是必要的，因为它具有潜在的抗病毒作用聚糖可能包括目前难以生产的多种序列”，Daniel Bojar 说。
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