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SIMON - la plate-forme d'apprentissage automatique pavant le contrat à terme de la mise au point de vaccin

Cet article a été écrit en correspondance avec Adriana Tomic, Ph.D., du groupe de vaccin d'Oxford.

Le groupe vaccinique d'Oxford est dans la forte demande à l'heure actuelle pendant qu'ils accomplissent le progrès énorme dans leur objectif pour mener un vaccin pour COVID-19. Cependant, ailleurs dans le groupe, l'autre travail entre sur celui a également des implications larges pour COVID-19 et le contrat à terme de la mise au point de vaccin.

Adriana Tomic, le codéveloppeur de SIMON, une plate-forme open source pour s'appliquer l'apprentissage automatique aux caractéristiques biomédicales, a l'analyse Nouvelles-Médicale donnée dans cette recherche d'inauguration sur des réactions de vaccin contre la grippe.

Vaccin de COVIDCrédit d'image : Studio d'image de gens/Shutterstock.com

Pourquoi le vaccin contre la grippe est-il un problème si important à résoudre ?

Les millions de gens sont infectés avec le virus de la grippe, couramment connu sous le nom de grippe, chaque année, et tandis que pour les la plupart, la souffrance est à court terme, ce qui on ne réalisent pas est ce pour certains, il peut être fatale. On l'estime que chaque grippe d'année tue jusqu'à 0,5 millions de personnes mondiaux, et particulièrement vulnérables sont agés et les jeunes enfants.

En raison d'un régime mutationnel élevé, les tensions de grippe neuves apparaissent régulièrement, effectuant le développement d'un vaccin contestant en particulier. Tous les ans, nous devons développer des vaccins contre la grippe pour assurer la protection contre les souches virales de diffusion autrement il y a un risque d'une pandémie globale.  Par conséquent, pour éviter de futures pandémies, elle est d'importance critique pour comprendre comment les vaccins saisonniers assurent la protection contre la grippe.

Utilisant l'apprentissage automatique pour étudier des réactions vacciniques humaines

Tomic décrit SIMON, ou la modélisation itérative séquentielle du jour au lendemain, comme « logiciel open source pour l'application de l'apprentissage automatique aux caractéristiques biomédicales ».

Le groupe vaccinique d'Oxford a commencé dans le but d'améliorer l'efficacité du vaccin en déterminant qui était susceptible de répondre franchement à lui.

Les objectifs principaux de notre projet sont de comprendre pourquoi quelques personnes qui reçoivent le vaccin sont protégées contre la grippe tandis que d'autres obtiennent infectées et pour prévoir si une personne répondra convenablement au vaccin. »

Adriana Tomic, Ph.D., groupe de vaccin d'Oxford

Utilisant SIMON pour comprendre ces défis impliqués beaucoup de travail long, traitant et normalisant toutes les caractéristiques cliniques avant l'analyse.  Cependant, les résultats ont prouvé il l'a valu.

SIMON pouvait recenser les sous-ensembles de cellule immunitaire qui étaient présents dans ceux qui répondraient bien au vaccin, décrit dans une des publications de plus-Read de 2019 et de 2020 comme calibrées par l'association américaine des Immunologue. Ces résultats sont venus de FluPRINT, un projet en collaboration avec l'Université de Stanford qui a analysé cinq études cliniques de grippe à partir de 2007-2015.

Comment ces découvertes ont-elles pu améliorer des vaccins contre la grippe ?

SIMON peut être employé pour prévoir si la personne peut répondre convenablement à un vaccin basé sur un ensemble de paramètres de système immunitaire. À l'aide de SIMON, nous avons recensé des sous-ensembles de cellules immunitaires pas précédemment décrites pour assurer la protection contre le virus.

Ces résultats sont importants pour le développement du prochain rétablissement des vaccins et ont la capacité de changer principalement la vaccinologie par l'application des algorithmes de calcul de découverte pour accélérer la découverte des configurations biomédicales. »

Adriana Tomic, Ph.D., groupe de vaccin d'Oxford

La théorie derrière cette découverte pour améliorer le vaccin contre la grippe est que les types de cellules qui répondent bien dans quelques personnes pourraient être améliorés dans ceux qui ne répondent pas bien. Ceci offre le potentiel énorme en améliorant l'efficacité du vaccin contre la grippe.

SIMONSIMON - la plate-forme open source pour s'appliquer l'apprentissage automatique aux caractéristiques biomédicales. Crédit d'image : Adriana Tomic

Rendant SIMON accessible

SIMON a été téléchargé plus les de 3.000 temps et lui est très utilisé par des spécialistes en immunologie et en vaccinologie en travers de l'université d'Oxford, Université de Stanford, comprenant également des chercheurs à l'institut de Walter et d'Eliza Hall pour la recherche médicale à Melbourne. Le logiciel est open-source et libre pour télécharger, car Tomic et les autres révélateurs croient il devrait être accessible à tous afin d'avoir le meilleur choc.

Quel est prochain pour SIMON ?

Actuel, SIMON est employé pour vérifier le vaccin contre la grippe qui est donné aux enfants et comprendre si la re-immunisation réduit la protection. Si c'est vrai prouvé, il affectera grand quand les vaccins contre la grippe devraient être donnés.

Des vaccins pour d'autres maladies également sont examinés. Le groupe vaccinique d'Oxford examine également dans le Vaccin méningococcique donné aux mineurs et aux vaccins contre salmonella typhi.

Pourquoi est-ce que c'est si important par rapport à COVID-19 ?

Adriana Tomic est partie de l'équipe développant un vaccin potentiel pour COVID-19, qui est bien sur son chemin à l'approbation.

Notre travail avec l'approche d'immunologie de SIMON et de systèmes pourrait être essentiel pour comprendre SARS-CoV2 et le développement du vaccin pour arrêter les pandémies COVID-19. »

Adriana Tomic, Ph.D., groupe de vaccin d'Oxford

SIMON pourrait être un facteur clé en supportant ce vaccin en s'appliquant l'apprentissage automatique aux caractéristiques immunologiques étant recueillies autour du monde. Il peut aider à se développer des traitements plus visés et plus efficaces pour COVID-19.

Un « autre aspect important est une base de données de FluPRINT d'ouvert-accès dont nous avons produite des tests cliniques multiples sur des vaccins contre la grippe exécutés à l'Université de Stanford, » Tomic écrit. « Produire des ensembles de données assimilés des tests cliniques actuels sur SARS-CoV2 sera critique pour comprendre ce virus et produire d'un vaccin efficace. »

Au delà du vaccin actuel, cette recherche pourrait avoir de plus grandes implications, comme elle peut être employée dans la mise au point de vaccin pour toutes sortes de maladies. C'est une espérance prometteuse, vu la probabilité d'augmenter des numéros des maladies neuves dans notre contrat à terme et par conséquent le potentiel pour que les pandémies deviennent plus courante.

Pour voir le site Web de SIMON, cliquez ici (genular.org).

Davantage de relevé

Le projet entier de FluPRINT est décrit en détail sur le site Web suivant : www.fluprint.com

La publication sur SIMON est procurable à :
https://www.jimmunol.org/content/jimmunol/early/2019/06/13/jimmunol.1900033.full.pdf

Atteignez l'examen d'Adriana Tomic de la façon dont l'ensemble de données a été produit ici : https://researchdata.springernature.com/channels/1455-behind-the-paper/posts/53950-unifying-clinical-data-to-reveal-influenza-imprint-on-immune-system.

La publication pour la base de données de FluPRINT d'ouvert-accès est procurable à : https://www.nature.com/articles/s41597-019-0213-4.

Au sujet de M. Adriana Tomic

M. Adriana Tomic

Adriana Tomic, Ph.D. est un camarade de Marie Curie travaillant au groupe vaccinique d'Oxford où il aboutit une recherche en matière d'immunologie de systèmes visée appliquant l'apprentissage automatique pour comprendre comment les vaccins fonctionnent. Pendant sa formation post-doctorale avec le M. le repère M. Davis à l'Université de Stanford il a développé un outil de calcul pour l'application de l'apprentissage automatique aux ensembles de données cliniques.

Car un stagiaire de Ph.D. à la Faculté de Médecine de Hanovre, Allemagne, Adriana a produit d'un vaccin nouveau de cytomégalovirus et pour ce travail, il a reçu la récompense pour le meilleur travail de Ph.D.

 

Sophia Coveney

Written by

Sophia Coveney

Sophia is a scientific conservationist and freelance editor based in the UK, currently studying for an M.Sc. in Marine Vertebrate Ecology and Conservation at the University of Exeter. She has a joint honors BSc in Biology and Psychology from Durham University.

Citations

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