普尔曼，华盛顿——华盛顿州立大学的研究人员开发了一种人工智能工具，可以帮助预防流行病，通过识别可能携带能够感染人类的病毒的动物物种。
该机器学习模型分析宿主特征和病毒遗传学，以确定潜在的动物宿主和可能爆发的地区。研究的重点是正痘病毒，包括引起天花和猴痘的病毒。
“几乎四分之三的新出现的感染人类的病毒来自动物，”华盛顿州立大学助理教授Stephanie Seifert说。“如果我们能更好地预测哪些物种构成最大的风险，我们就可以采取主动措施来预防流行病。”
这项发表在《通讯生物学》上的研究表明，该模型确定东南亚、赤道非洲和亚马逊地区为正痘病毒爆发的潜在热点地区。这些地区具有高密度的潜在宿主和低天花疫苗接种率。
兽医医学研究生Katie Tseng是该研究的第一作者，她指出，该模型比以前的模型具有更高的预测准确性，并且可以适应其他病毒。“虽然我们专门针对正痘病毒使用了该模型，但我们也可以朝许多不同的方向发展，并开始对其他病毒进行微调，”她说。
华盛顿州立大学的疾病生态学家Pilar Fernandez解释说，以前的模型主要关注动物的生态特征，但忽略了病毒的遗传组成。“我们的模型提高了宿主预测的准确性，并提供了更清晰的病毒如何跨物种传播的图景，”Fernandez表示。
该人工智能工具简化了识别可能的病毒宿主的任务，使野生动物监测工作更加有针对性。这一进展对于通过更准确地预测病毒传播来预防未来流行病至关重要。
该研究得到了华盛顿州立大学的Heather Koehler以及俄克拉荷马大学、伦敦大学学院和耶鲁大学科学家的支持，作为由美国国家科学基金会资助的病毒出现研究所的一部分。
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