Dùng trí tuệ nhân tạo phát hiện sớm biến thể virus COVID-19 đáng lo ngại

08/07/2022 16:53 GMT+7

Các nhà khoa học từ cơ quan nghiên cứu quốc gia Úc đã phát triển một phương pháp phát hiện nhanh hơn các biến thể virus gây bệnh COVID-19 đáng lo ngại.

Trong nghiên cứu công bố mới đây, một nhóm thuộc Tổ chức Nghiên cứu công nghiệp và khoa học khối thịnh vượng chung (CSIRO) sử dụng một công cụ học máy để phân tích acid ribonucleic (RNA) của toàn bộ một biến thể virus gây bệnh COVID-19 để dự đoán cách thức hoạt động của biến thể này trong cơ thể người, thay vì phương pháp hiện nay theo dõi những thay đổi của protein gai.

Nhà khoa học Denis Bauer cho biết nghiên cứu có thể đưa đến một hệ thống cảnh báo sớm giúp xác định những biến chủng nào nguy hiểm đối với con người.

Trong một thông cáo báo chí ngày 7-7, bà Bauer cho biết bằng việc sử dụng khả năng của một công cụ học máy mạnh mẽ mà nhóm nghiên cứu phát triển gọi là VariantSpark, họ có thể phân tích bộ gene của 10.000 mẫu bệnh phẩm COVID-19, một số lượng mẫu lớn nhất được phân tích theo cách này. 

Phương pháp này có thể phát hiện các biến thể cần theo dõi 1 tuần trước khi chúng được các cơ quan y tế cảnh báo. Bà nhấn mạnh "1 tuần là khoảng thời gian dài khi chúng ta cố gắng kiểm soát dịch".

CSIRO cho biết công cụ trên được lập trình nhằm cung cấp các cập nhật hằng giờ để thông tin có thể được chia sẻ nhanh chóng với các nhà hoạch định chính sách y tế công và chuẩn bị cho các bệnh viện đối phó với số ca bệnh gia tăng.

Các nhà nghiên cứu hy vọng phương pháp mới sẽ được sử dụng để phát triển vắc xin phòng ngừa các biến thể virus và dịch bệnh trong tương lai.

Nghiên cứu được đăng tải trong bối cảnh Bộ trưởng Y tế Úc Mark Butler cảnh báo về nguy cơ gia tăng số ca nhiễm mới các dòng phụ BA.4 và BA.5 của biến chủng Omicron trong mùa đông tại nước này.

Mặc dù số ca mắc COVID-19 nhập viện gia tăng tại Úc, ông Butler cho biết sẽ không áp dụng trở lại quy định bắt buộc đeo khẩu trang mà khuyến cáo người dân phải đeo khẩu trang trong những không gian kín để tự bảo vệ.

TTXVN
Bình luận (0)
    Xem thêm bình luận
    Bình luận Xem thêm
    Bình luận (0)
    Xem thêm bình luận