摘要
今天发表在《公共科学图书馆·被忽视的热带病》(PLoS Tropical Diseases)上的一项新研究称，机器学习有助于识别有可能感染尼帕病毒的蝙蝠物种。四种新的蝙蝠被列为监控重点。
今天发表在《公共科学图书馆·被忽视的热带病》(PLoS Tropical Diseases)上的一项新研究称，机器学习有助于识别有可能感染尼帕病毒的蝙蝠物种。四种新的蝙蝠被列为监控重点。
芭芭拉·韩是卡里生态系统研究所的疾病生态学家，也是这篇论文的联合第一作者。她解释说:“虽然越来越多的人认识到，蝙蝠在东南亚尼帕病毒的传播中扮演着重要角色，但我们对哪些物种的风险最大知之甚少。我们的目标是帮助查明携带尼帕病毒可能性很高的其他物种，以监测和保护公众健康为目标。”
蒙大拿州立大学(Montana State University)疾病生态学家蕾娜·k·普劳莱特(Raina K. Plowright)也是该论文的联合第一作者。她指出:“就在这篇论文即将发表之际，喀拉拉邦又确诊了一例尼帕病毒病例。公共卫生界再次被迫进入反应模式。我们的研究是控制尼帕病毒源头的研究的起点，因此我们正在管理溢出风险，而不是人类的痛苦。”
尼帕病毒是一种高度致命的新出现的亨尼帕病毒，可以通过受感染蝙蝠的体液传染给人。食用被蝙蝠污染的水果或饮用椰枣汁已被标记为一种传播途径。一旦感染，人们可以将病毒直接传播给其他人，从而引发疫情。家猪也是可以感染人类的宿主。目前还没有疫苗，而且这种病毒的死亡率很高。
“蝙蝠传播的病毒在世界各地都有发现，但监测和取样工作却参差不齐，”韩说。“可能有许多有能力的尼帕病毒宿主尚未被确认。因此，有必要设计新的方法，考虑到所有现有数据，指导印度和其他地区的抽样工作。”
印度估计有113种蝙蝠。这些物种中只有31种已经被尼帕病毒取样，其中11种被发现具有信号宿主潜能的抗体。Plowright指出:“考虑到蝙蝠在传播人类传染性病毒方面所扮演的角色，了解这些动物的投资一直很低。印度上一次对蝙蝠进行全面系统的分类研究是在一个多世纪以前。”
机器学习是人工智能的一种，曾被用来标记有可能藏匿尼帕的蝙蝠物种。韩解释说:“通过观察全球已知携带尼帕病毒的蝙蝠物种的特征，我们的模型能够预测居住在印度的其他蝙蝠物种，这些蝙蝠可能携带病毒并将其传播给人类。这些蝙蝠目前不在公共卫生雷达上，值得进一步研究。”
首先，研究小组收集了全球已知携带尼帕病毒和其他亨尼帕病毒的蝙蝠物种的公开数据。资料包括523种蝙蝠的48个特征，包括觅食方法、饮食、迁徙行为、地理范围和繁殖等方面的信息。他们还研究了报告中溢出发生的环境条件。
然后，他们将基于特征的机器学习方法应用到亚洲、澳大利亚和大洋洲的一个物种子集。他们的算法识别出已知的nipah阳性蝙蝠物种，准确率为83%。该研究还确定了亚洲、澳大利亚和大洋洲的六种蝙蝠，它们的特征可能使它们成为称职的宿主，应该优先进行监测。其中四种分布在印度，其中两种分布在喀拉拉邦。
Plowright解释说:“我们开始对喀拉拉邦附近可能存在的亨尼帕病毒库进行基于特征的预测。我们的研究范围很窄，但该模型成功地识别了尼帕病毒宿主，表明这种方法可以作为指导尼帕病毒和其他疾病系统监测的有力工具。”
作者指出，他们的预测必须与当地蝙蝠生态学知识相结合——包括分布、数量和与人类的接近程度——来设计抽样计划，从而有效地识别对人类构成威胁的蝙蝠宿主。这项工作提供了一个物种清单，以指导早期监测，不应作为一个确定的水库清单。
“对高危蝙蝠种群的调查可以为兽医和公共卫生当局提供早期预警，以便采取必要的预防措施，预防疫情的爆发。在监测规划中，确定哪些物种携带疾病是重要的第一步。我们还需要优先研究哪些病毒株对人类构成的风险最大。最终，我们的目标是消除风险，而不是灭火。”
来源：Medindia
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