MIT研究者利用自然语言算法预测病毒逃逸  

作　　者：吴晓燕 

机构地区：[1]中国科学院成都文献情报中心

出　　处：《世界科技研究与发展》2021年第1期99-99,共1页World Sci-Tech R&D

摘　　要：可以发生逃避中和抗体的病毒突变,被称为病毒逃逸,这种现象阻碍了有效疫苗的开发。2021年1月14Science报道,美国麻省理工学院的研究人员开发了一种计算模型可以对更容易发生逃逸突变的病毒表面蛋白片段进行精准预测,识别那些不易发生逃逸突变的片段作为新疫苗研发的靶点。研究者使用最初为人类自然语言开发的机器学习算法对病毒逃逸进行建模。逃逸突变保留了病毒感染力但使病毒在免疫系统不能有效识别,类似于保留句子的语法性但改变其含义的单词变化。

关 键 词：机器学习算法 自然语言 疫苗研发 有效疫苗 免疫系统 语法性 病毒突变 蛋白片段 

分 类 号：R392[医药卫生—免疫学]