AIで新型コロナ変異株の感染リスク予測、東大が新システム開発

東京大学の研究チームは、人工知能（AI）を活用して新型コロナウイルスの変異株の感染リスクを高精度で予測するシステムを開発したと発表した。このシステムは、ウイルスの遺伝子配列データを解析し、従来の手法よりも迅速に変異株の感染力や免疫逃避能を評価できるという。

新システムの仕組みと特徴

研究チームは、深層学習モデルを用いて、ウイルスのスパイクタンパク質の変異がヒトの細胞への結合能や抗体による中和に与える影響を学習させた。これにより、新たな変異株が出現した際に、その感染リスクを数時間以内に予測可能になった。従来の実験ベースの手法では数日から数週間かかっていた。

実証実験の結果

研究チームが過去の変異株データを用いて検証したところ、本システムの予測精度は約95%に達した。特に、デルタ株やオミクロン株などの主要な変異株に対して高い精度を示した。研究を主導した東京大学の鈴木教授は、「このシステムにより、新たな変異株の出現時に迅速な対策が可能になる」と述べている。

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今後の展望と課題

研究チームは、本システムをさらに改良し、他のウイルスにも応用可能な汎用的なプラットフォームとして発展させる計画だ。ただし、AIの予測には実験による検証が必要であり、臨床応用にはさらなる研究が求められるとしている。