واستفاد فريق USC من الذكاء الاصطناعي (AI) لتسريع تحليل اللقاح، الذي يمكن تكييفه بسرعة وسهولة لتحليل الطفرات الفيروسية نفسها.
وباستخدام خوارزمية التعلم الآلي، يمكن للنموذج أن يكمل دورات تصميم اللقاح في غضون دقائق أو حتى ثوان.
وقال بول بوجدان، الأستاذ المساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة جنوب كاليفورنيا Viterbi: "إن إطار عمل الذكاء الاصطناعي هذا، المطبق على تفاصيل هذا الفيروس، يمكن أن يوفر اللقاحات المرشحة في غضون ثوان ونقلها إلى التجارب السريرية بسرعة لتحقيق العلاجات الطبية الوقائية دون المساس بالسلامة".
وتعمل الطريقة على تحسين العلاجات الممكنة لسلالة معينة من فيروس SARS-CoV-2 بسرعة كبيرة، ما يقضي على زهاء 95% من المركبات المحتملة التي يمكن استخدامها في اللقاحات.
وباستخدام سلالة واحدة من SARS-CoV-2 وحدها، تنبأ النظام بـ 26 لقاحا محتملا وقع تقليصها بعد ذلك إلى 11 لقاحا فقط، وكلها تهاجم البروتينات الشائكة للفيروس التي يستخدمها لاختراق الخلايا البشرية ودخولها.
يمكن للنظام الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي ابتكار لقاحات جديدة في أقل من دقيقة، والتحقق من جودتها في أقل من ساعة، في إنجاز مذهل وواعد حقا، بمجرد التحقق منه بشكل مستقل واختباره بدقة، بالطبع.
استخدم نظام النموذج الأولي الحالي اثنين فقط من 700000 بروتين محتمل لتطوير تصميمات اللقاح الخاصة به، ما فتح الباب أمام ترسانة من اللقاحات المرشحة لا تقبل المنافسة دائما.
وتستمد خوارزمية التعلم الآلي قاعدة بيانات عملاقة للمعلوماتية الحيوية تسمى قاعدة بيانات Epitope المناعية (IEDB).
وتعد Epitope جزءا من مستضد - شيء يثير استجابة مناعية - حيث يمكن لجسم مضاد الارتباط.
وتحتوي قاعدة البيانات على 600000 Epitope معروفة من زهاء 3600 نوع مختلف، بما في ذلك تسلسل الجينوم والبروتين الشوكي لـ SARS-CoV-2.