В США разрабатывают систему раннего обнаружения высокопатогенного птичьего гриппа

Учёные Калифорнийского университета разрабатывают инновационную систему раннего выявления высокопатогенного гриппа птиц (HPAI), основанную на анализе белков и технологиях искусственного интеллекта. Проект получил грант в размере 1,8 млн долларов от Службы инспекции здоровья животных и растений Министерства сельского хозяйства США USDA APHIS.

Разработка ведётся под руководством вирусолога Ронга Хая Rong Hai и направлена на создание принципиально нового инструмента эпидемиологического мониторинга, способного отслеживать присутствие и распространение вируса в птицеводческих хозяйствах с большей точностью, чем существующие методы.

Ограничения текущих методов диагностики

В настоящее время для мониторинга вспышек птичьего гриппа используются тесты, основанные на выявлении генетического материала вируса. Несмотря на высокую чувствительность, такие методы могут давать неоднозначные результаты — включая ложноположительные сигналы, вызванные загрязнением образцов или обнаружением фрагментов вируса после завершения инфекции.

Как отмечают исследователи, подобные тесты не всегда позволяют определить, идёт ли речь об активной инфекции и где именно находится источник заражения.

Новый подход: анализ вирусных белков

Разрабатываемая система фокусируется не на ДНК или РНК вируса, а на белках, которые остаются в организме хозяина в процессе инфекции. Эти белковые маркеры позволяют с большей вероятностью определить наличие активного вируса, а также проследить его перемещение между видами животных.

Поскольку вирусы используют клетки хозяина для размножения, они оставляют после себя «биологический след», который может включать как вирусные, так и хозяйские белки. Анализ этих данных потенциально позволяет установить цепочки распространения инфекции между видами и фермами.

Роль искусственного интеллекта

Для обработки огромных массивов данных исследователи применяют алгоритмы искусственного интеллекта, способные выявлять специфические белковые сигнатуры среди миллионов вариантов.

По словам участников проекта, традиционная протеомика работает с тысячами белков, тогда как новая система анализирует значительно более сложные массивы данных, что требует использования ИИ для повышения точности.

Дополнительно в систему встроены механизмы перекрёстной проверки результатов, чтобы снизить риск ложных срабатываний и повысить достоверность диагностики.

Потенциальное значение для отрасли

Разработка может существенно изменить подход к контролю инфекционных заболеваний в птицеводстве. Раннее и точное выявление очагов HPAI позволит быстрее локализовать вспышки и сократить экономический ущерб, связанный с массовыми выбраковками птицы и карантинными мерами.

По словам руководителя проекта, понимание происхождения и путей распространения вируса критически важно для принятия точечных мер реагирования и минимизации последствий для отрасли.

Проект пока находится на стадии разработки, однако рассматривается как перспективное направление в развитии систем биологического надзора, способное повысить устойчивость животноводства к будущим эпидемиологическим угрозам.