《참고소식》은 29일 아르헨띠나 부에노스아이레스 경제뉴스넷에서 게재된 소식을 요약해서 실었는데 내용은 다음과 같다.

매사추세츠 리공학원-하버드대학교 브로드 연구소와 미국 매사추세츠대학교 의학원 과학자들은 코로나19 바이러스 샘플의 수백만 개의 게놈을 분석하고 어떤 바이러스 변형이 지배적이고 새로운 물결을 일으킬 수 있는지 예측하는 기계학습모형을 개발했다. 이 모형은 PyR0이라고 불리며 연구일군들을 도와 바이러스 게놈의 어느 부분이 돌연변이가 가장 불가능한지 확정하여 미래 바이러스 변체에 대항하는 백신 개발에 도움을 제공할 수 있다. 이 연구 결과는 얼마전 미국 《과학》주간에 실렸다.

연구진은 2022년 1월 현재 인플루엔자 데이터 공유 글로벌 이니셔티브 데이터베이스에 있는 600만개의 코로나19 바이러스 게놈을 사용하여 기계학습모형을 만들었다.

코로나19 바이러스 대류행이 시작된 이래 세계 각지의 연구일군들은 시종 바이러스 부동한 변종의 적응성에 대한 예측을 시도해왔다. 하지만 이전의 모형은 모든 변형을 동시에 비교할 수 없었거나 혹은 몇천개의 게놈을 처리하는 데만 며칠이 걸렸다.

대신 PyR0은 약 1시간 동안에 수백만개의 게놈을 분석할 수 있다. 이는 비슷한 계렬을 조합하여 그들이 공유하는 돌연변이 집단을 통해 게놈의 그룹을 정의할 수 있다. PyR0은 바이러스 변형에만 집중하는 모형보다 강력한 통계 능력을 가지고 있다.

이 모형은 어떤 돌연변이가 점점 더 확산될지 결정하고 매개 돌변이가 바이러스를 전파하는 속도를 예측할 수도 있다. 또한 유전자 구성에 근거하여 부동한 변체의 병례수가 증가하는 속도를 추정할 수 있다.

/길림일보