Forscher bekämpft COVID-19 durch die Entwicklung neuer computational tools zur Analyse genetischer Daten
Ali Rahnavard, assistant professor für Biostatistik und Bioinformatik und der Computational Biology Institute an der George Washington University ‚ s Milken Institute School of Public Health, erhielt einen $200.000 zu Rapid Response Research grant (S) von der National Science Foundation zum Einsatz des maschinellen Lernens zur Untersuchung der genetischen Variabilität bei der SARS-CoV-2 Corona-Virus, die bewirkt, dass COVID-19 und zu erkennen die die Assoziationen mit klinischen Variablen der Gesundheit Ergebnisse.
Wie alle Organismen, Viren zu entwickeln—schneller als, sagen wir, Säugetiere, aber immer noch in ein nachvollziehbares Netz von genomischer Austausch und Mutationen. Dr. Rahnavard team entwickelt eine computergestützte Plattform, die vergleichen die genetischen Sequenzen von früheren Stämme dieses Corona-Virus auf den neuesten diejenigen, die Ermittlung der Standorte der genetische Unterschied. Diese Unterschiede werden dann getestet, für die Assoziationen mit klinischen Variablen, wie z.B. der geographischen Herkunft und Gesundheit Ergebnis.
„Diese Untersuchungen helfen zu erklären, warum SARS-CoV-2 ist so eindeutig infektiösen und mächtig, und konnte zeigen Wege, um ihn zu besiegen“, so Dr. Rahnavard sagte.
Die Plattform nutzt biomarker-discovery-Verfahren zu charakterisieren, das virus Auswirkungen auf den menschlichen Körper, helfen, erklären, die die beobachtete Vielfalt der gesundheitlichen Ergebnisse mit COVID-19 und wie diese beziehen sich auf den menschlichen genetischen Variationen.
„Wir denken an die Menschen, als die Plattform dieses virus führt auf,“ Dr. Rahnavard sagte. „Es handelt nicht von selbst. Es ist nur das genetische material, eingehüllt in Proteinen, aber wenn es um andere Arten, Mensch oder Tier, es replizieren kann und eine Wirkung haben.“
Eine region der virus-RNA, zum Beispiel-codes für die drei-dimensionale protein-Formen um das virus-envelope, die es ermöglichen, binden an Rezeptoren im menschlichen Körper und beginnen zu replizieren. Forscher könnten Ihre Verständnis der genetische code, der bewirkt, dass diese Strukturen zu schaffen, die Impfstoffe mit identischen Strukturen. Würde diese Bindung an die Rezeptoren im menschlichen Körper, die im wesentlichen die Blockierung aus die Portale, durch die COVID-19 anrichtet seiner zerstörerischen Wirkung.
„Wir wollen schauen, alle diese Regionen die den genetischen code und priorisieren diejenigen, die helfen würde, mit Impfstoff-Entwicklung“, so Dr. Rahnavard erklärte.
Dr. Rahnavard begann, die Aufmerksamkeit auf die COVID-19-Pandemie im Dezember des vergangenen Jahres, als rechnete er mit seinem neuen Kind, und wenn man bedenkt wie seine Familie gesund.
„Ich fand es ein Interessantes Thema mit Bezug auf die Wissenschaft, aber ich wusste nicht, es würde schnell zu einem großen globalen Problem“, sagte er.
Da die Ausbreitung der Krankheit, er verfolgte die Informationen, die sich aus Laboren in den betroffenen Ländern, insbesondere in China.
„Ich sah, daß alle wissenschaftlichen Fragen waren verwurzelt in der Natur des virus“, sagte er.
Er sah auch, dass leistungsstarke machine-learning-Techniken notwendig wäre, zu synthetisieren, die schiere Menge und Komplexität der Daten emerging über SARS-CoV-2 und seine Vorgeschichte.
„Das ist eine sehr komplexe Informationen, und wir brauchen die tools zum sammeln und verstehen es,“ Dr. Rahnavard sagte.
Dr. Rahnavard hofft, dass die algorithmen, die er und sein team schaffen, können ein Rahmen sein, an dem Wissenschaftler entwickeln nicht nur Antworten, sondern auch nützliche Fragen über die SARS-CoV-2-virus.
