Pandemie nie biorą się znikąd – ich źródła często tkwią w skomplikowanych interakcjach między ludźmi, zwierzętami i środowiskiem. Naukowcy coraz częściej podkreślają, że jedynie zintegrowane podejście do nadzoru epidemiologicznego może zapewnić skuteczne wczesne ostrzeganie przed nowymi zagrożeniami. W opublikowanym na łamach The Lancet Infectious Diseases komentarzu badacze z pięciu europejskich instytucji przedstawiają, w jaki sposób sztuczna inteligencja (AI), połączona z podejściem „Jedno zdrowie” (ang. One Health), może zrewolucjonizować globalną gotowość na przyszłe pandemie.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak AI wspiera identyfikację nowych chorób, zanim staną się pandemią.
- Na czym polega podejście „Jedno zdrowie” i dlaczego zyskuje na znaczeniu.
- W jaki sposób dane środowiskowe, społeczne i genetyczne pomagają w nadzorze.
- Czym są „punkty zapalne” i jak AI pomaga je wykrywać.
Wczesne wykrywanie to klucz do zapobiegania pandemiom
Sztuczna inteligencja sama w sobie nie zapobiegnie pandemiom, ale technologia ta może stanowić potężne uzupełnienie wiedzy i metod, z których już korzystamy. Im lepiej będziemy integrować dane pochodzące od ludzi, zwierząt i środowiska, tym lepiej będziemy przygotowani – mówi prof. Frank Møller Aarestrup z Narodowego Instytutu Żywności DTU w Danii, współautor komentarza.
Wczesne wykrywanie nowych patogenów, zanim rozprzestrzenią się wśród ludzi, pozostaje najważniejszym wyzwaniem zdrowia publicznego. Jak zaznacza prof. Marion Koopmans z Centrum Medycznego Erasmus w Holandii:
Wymagane interwencje są drastyczne – jak widzieliśmy podczas pandemii COVID-19. Dlatego kluczowe jest wykrywanie nowych patogenów, zanim się rozprzestrzenią.
One Health i AI – dwa filary nowoczesnego nadzoru
Koncepcja „Jedno zdrowie” zakłada, że zdrowie ludzi, zwierząt i ekosystemów jest wzajemnie powiązane. Włączenie sztucznej inteligencji do tego podejścia umożliwia analizę dużych, złożonych zbiorów danych z wielu źródeł – od danych klimatycznych i środowiskowych po wzorce transportu i migracji ludzi.
AI pozwala wskazać tzw. „punkty zapalne” – obszary geograficzne lub populacje, gdzie ryzyko rozprzestrzeniania się patogenów jest największe. Takie podejście umożliwia lepsze ukierunkowanie działań nadzorczych, w tym badania ścieków, sekwencjonowanie genetyczne oraz monitoring chorób u zwierząt i ludzi.
Genetyczne sygnały ostrzegawcze i analiza big data
Nowe technologie, takie jak sekwencjonowanie metagenomiczne, pozwalają na analizę materiału genetycznego pobranego z różnych środowisk – powietrza, ścieków, żywności, gleby czy tkanek zwierzęcych. Dzięki AI możliwe jest zidentyfikowanie nieznanych wcześniej fragmentów genetycznych, które mogą świadczyć o obecności nowego patogenu.
Sekwencjonując próbkę, możemy znaleźć miliony fragmentów genetycznych. Większość z nich przypomina coś znajomego i nieszkodliwego, ale pozostają tysiące niewiadomych. W tym przypadku sztuczna inteligencja może pomóc w wykrywaniu wzorców i wskazywaniu potencjalnych zagrożeń – wyjaśnia Aarestrup.
AI jako współnaukowiec – nowe możliwości dla badań
Eksperci wskazują, że sztuczna inteligencja może już dziś funkcjonować jako tzw. „współnaukowiec”, wspierając wszystkie etapy badań – od generowania hipotez, przez przegląd literatury i analizę danych, aż po raportowanie wyników.
Wyobrażam sobie, że sztuczna inteligencja stanie się uznaną kompetencją – na równi z innymi badaczami. Sztuczna inteligencja może dostarczać analizy lub sugestie, które my, naukowcy, możemy ocenić. W ten sposób technologia staje się uzupełnieniem, które może wzmocnić nasze procesy decyzyjne – podkreśla Aarestrup.
Z kolei prof. Koopmans zauważa:
To również oznacza, że musimy dowiedzieć się, jaka będzie nasza przyszła rola jako nauczycieli i przełożonych. Jak upewnić się, że nowe metody pracy przynoszą wiarygodne rezultaty? Czy będziemy w stanie rozpoznawać błędy dzięki rozwojowi modeli sztucznej inteligencji? Musimy też wrócić do klasy. To naprawdę ekscytujące.
Zmiany klimatyczne i interakcja człowieka z naturą zwiększają ryzyko
Autorzy zwracają uwagę, że zmiany klimatu, intensyfikacja hodowli zwierząt oraz wkraczanie ludzi na tereny dzikiej przyrody zwiększają prawdopodobieństwo tzw. „zdarzeń spillover” – czyli sytuacji, w których patogeny przenoszą się ze zwierząt na ludzi.
W artykule porównano je do iskier – większość gaśnie, ale niektóre mogą zapoczątkować niekontrolowane pożary. Wczesne ich wykrycie to ogromne wyzwanie, które może zostać znacznie usprawnione dzięki technologiom opartym na big data i sztucznej inteligencji.
Główne wnioski
- Sztuczna inteligencja może analizować złożone zbiory danych, wskazując obszary podwyższonego ryzyka nowych pandemii.
- Podejście One Health integruje dane od ludzi, zwierząt i środowiska – kluczowe dla skutecznego nadzoru epidemiologicznego.
- Sekwencjonowanie metagenomiczne ujawnia nieznane fragmenty genetyczne, a AI może wskazać ich potencjalne zagrożenie.
- AI jako „współnaukowiec” wspiera cały cykl badawczy – od hipotezy po analizę i raportowanie.
Źródło:
- DTU (Technical University of Denmark)
