【科技前沿】NML｜人工智能（AI）解析新冠病毒变异株的流行潜力和宿主嗜性迁移过程

本文介绍了由解放军疾病预防控制中心宋宏彬研究员和李鹏副研究员团队与中国医学科学院、军事科学院军事医学研究院的合作研究，发表在Nature Machine Intelligence期刊上的文章。研究利用深度学习方法，建立了ARNLE模型，用于评估新冠病毒变异株的宿主嗜性转换。研究发现，新冠病毒在流行过程中逐渐增强对人类宿主的嗜性，传染性增强而致病性减弱，达到与人类宿主的“共生”状态。研究还识别了影响病毒宿主嗜性迁移的关键变异位点，并强调了在病毒流行早期进行遏制的重要性。