近日，美国麻省理工学院-哈佛大学布罗德研究所以及马萨诸塞大学医学院的科学家们开发出一种机器学习模型，名为PyR0。该模型能分析数百万个新冠病毒基因组，预测哪些变体会成为主流，并可能导致新一轮疫情爆发。这项研究成果已发表在美国《科学》周刊上。

该模型通过对截至2022年1月在流感数据共享全球倡议（GISAID）数据库中的600万个新冠病毒基因组进行训练，不仅能预测病毒变体的主导地位，还能评估基因突变对病毒适应性的影响，即病毒在人群中的传播能力。

PyR0模型基于名为Pyro的机器学习框架，该框架最初由优步人工智能实验室开发。2020年，研究的主要作者之一弗里茨·奥伯迈尔及同事将Pyro框架引入生物学领域，以应对公共卫生挑战。

“这项研究是跨学科合作的成果，”另一位主要作者、哈佛医学院和马萨诸塞州总医院的医学讲师雅各布·勒米厄表示。“我们解决了公共卫生领域中一些极具挑战性的问题，而这些问题单靠一个学科无法解决。”

此前，研究人员一直在尝试预测新冠病毒不同变体的适应性，但旧模型要么无法同时比较所有变体，要么处理几千个基因组需要数天时间。相比之下，PyR0能在大约一小时内完成数百万个基因组的分析。它通过识别相似的序列组合，并依据共享突变群定义基因组“组别”，增强了统计能力。

此外，PyR0可以确定哪些突变会变得更为普遍，并估计每种突变导致病毒传播的速度。它还可以根据基因组成估算不同变体的增长速度。通过分析哪些突变对变体适应性至关重要，该模型提供了有关新冠病毒传播和发展的生物学视角。

“我们现在能够以前所未有的方式实时了解新冠病毒在全球范围内的变化，”奥伯迈尔说。“这在过去是不可想象的。”

以上信息展示了科学家们利用先进的技术手段来更好地理解和应对新冠病毒的挑战。