研究人员使用机器学习以预测2万多个已知的未知关联病毒还有易感的哺乳动物。这些发现可以用来帮助制定疾病监测计划。
已知有数千种病毒影响哺乳动物，最近的估计表明，迄今为止发现的哺乳动物病毒多样性还不到1%。其中一些病毒，如人类和猫免疫缺陷病毒的宿主范围很窄，而另一些病毒，如狂犬病和西尼罗河病毒病毒的宿主范围很广。
“宿主范围是一种病毒是否是人畜共患病并因此对人类构成风险的重要预测因素。最近,SARS-CoV-2已经发现它有一个相对广泛的宿主范围，这可能促进了它向人类扩散。然而，我们对大多数病毒的宿主范围的了解仍然有限，”该大学感染、兽医和生态科学研究所的首席研究员Maya Wardeh博士解释说。
为了解决这一知识缺口，研究人员开发了一种新的机器学习框架，通过巩固三个不同的视角——每种病毒、每种哺乳动物以及分别连接它们的网络——来预测已知病毒和易感哺乳动物物种之间的未知关联。
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他们的研究结果表明，已知的人畜共患病病毒与野生和半驯化哺乳动物之间的联系是之前认为的5倍多。特别是蝙蝠和啮齿动物，它们与最近爆发的冠状病毒和汉坦病毒等新出现的病毒有关，也与人畜共患病毒的风险增加有关。
该模型还预测，野生和半家养哺乳动物与经济上重要的家养物种(如家畜和宠物)的病毒之间的联系增加了5倍。
Wardeh博士说:“随着病毒继续在全球传播，我们的模型提供了一种强有力的方法来评估它们尚未遇到的潜在宿主。”有了这种远见，可以帮助识别和减轻人畜共患疾病和动物疾病的风险，例如从动物宿主蔓延到人类群体。”
Wardeh博士目前正在扩展该方法，以预测蜱虫和昆虫将病毒传播给鸟类和哺乳动物的能力，这将使优先排序成为可能实验室在全世界开展基于媒介能力的研究，以帮助减轻今后媒介传播疾病的暴发。
这项研究发表在自然通讯．
来源:利物浦大学
