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SIMON - a plataforma da aprendizagem de máquina que pavimenta o futuro da revelação vacinal

Este artigo foi escrito de acordo com Adriana Tomic, Ph.D., do grupo da vacina de Oxford.

O grupo vacinal de Oxford está na alta demanda neste momento enquanto fazem o progresso enorme em seu objetivo para finalizar uma vacina para COVID-19. Contudo, em outra parte no grupo, o outro trabalho está indo naquele igualmente tem implicações largas para COVID-19 e o futuro da revelação vacinal.

Adriana Tomic, co-colaborador de SIMON, uma plataforma do open source para aplicar a aprendizagem de máquina aos dados biomedicáveis, deu a introspecção Notícia-Médica nesta pesquisa inovador sobre respostas da vacina da gripe.

Vacina de COVIDCrédito de imagem: Estúdio da imagem dos povos/Shutterstock.com

Por que é a vacina da gripe um problema tão importante a resolver?

Milhões de povos são contaminados com o virus da gripe, conhecido geralmente como a gripe, cada ano, e enquanto para a maioria, sofrer é a curto prazo, o que muitos não realizam é aquele para alguns povos, ele pode ser fatal. Calcula-se que cada gripe do ano mata até 0,5 milhões de pessoas no mundo inteiro, e especialmente vulneráveis são idosas e as jovens crianças.

Devido a uma taxa mutational alta, as tensões de gripe novas aparecem regularmente, fazendo a revelação de uma vacina que desafia particularmente. Todos os anos, nós temos que desenvolver vacinas da gripe para fornecer a protecção contra as tensões virais de circulação de outra maneira lá somos um risco de uma pandemia global.  Conseqüentemente, para impedir as pandemias futuras, é da importância crítica para compreender como as vacinas sazonais fornecem a protecção contra a gripe.

Usando a aprendizagem de máquina estudar respostas vacinais humanas

Tomic descreve SIMON, ou a modelagem iterativa seqüencial durante a noite, como um “software livre para a aplicação da aprendizagem de máquina aos dados biomedicáveis”.

O grupo vacinal de Oxford ajustou-se aproximadamente com o objectivo de melhorar a eficácia da vacina determinando quem era provável lhe responder positivamente.

Os alvos principais de nosso projecto são compreender porque alguns indivíduos que recebem a vacina são protegidos contra a gripe quando outro obtiverem contaminados e para prever se um indivíduo responderá apropriadamente à vacina.”

Adriana Tomic, Ph.D., grupo da vacina de Oxford

Usar SIMON para compreender estes desafios envolveu muito trabalho demorado, processando e estandardizando todos os dados clínicos antes da análise.  Contudo, os resultados provaram-na que valeu a pena.

SIMON podia identificar os subconjuntos da pilha imune que estaram presente naqueles que responderiam bem à vacina, descrita em uma das publicações do mais-read de 2019 e de 2020 como avaliado pela associação americana dos imunologista. Estes resultados vieram de FluPRINT, um projecto em colaboração com a Universidade de Stanford que analisou cinco estudos clínicos da gripe desde 2007-2015.

Como podiam estes resultados melhorar vacinas da gripe?

SIMON pode ser usado para prever se o indivíduo pode responder apropriadamente a uma vacina baseada em um grupo de parâmetros de sistema imunitário. Usando SIMON, nós identificamos subconjuntos das pilhas imunes descritas não previamente para fornecer a protecção contra o vírus.

Estes resultados são importantes para a revelação da próxima geração de vacinas e têm a capacidade mudar fundamental a vacinologia pela aplicação de algoritmos computacionais da descoberta para acelerar a descoberta dos testes padrões biomedicáveis.”

Adriana Tomic, Ph.D., grupo da vacina de Oxford

A teoria atrás desta descoberta para melhorar a vacina da gripe é que os tipos da pilha que estão respondendo bem em alguns indivíduos poderiam ser melhorados naqueles que não estão respondendo bem. Isto oferece o potencial enorme em melhorar a eficácia da vacina da gripe.

SIMONSIMON - a plataforma do open source para aplicar a aprendizagem de máquina aos dados biomedicáveis. Crédito de imagem: Adriana Tomic

Fazendo SIMON acessível

SIMON foi transferido mais de 3.000 vezes e são amplamente utilizados por especialistas da imunologia e da vacinologia através da universidade de Oxford, Universidade de Stanford, incluindo igualmente pesquisadores no instituto de Walter e de Eliza Salão para a investigação médica em Melbourne. O software é open source e livre transferir, como Tomic e os outros reveladores acreditam deve ser acessível a tudo a fim ter o melhor impacto.

Que é seguinte para SIMON?

Actualmente, SIMON está sendo usado para investigar a vacina da gripe que é dada às crianças e para compreender se a re-imunização reduz a protecção. Se este é verdadeiro provado, afectará extremamente quando as vacinas da gripe devem ser dadas.

As vacinas para outras doenças estão sendo examinadas igualmente. O grupo vacinal de Oxford igualmente está olhando na vacina meningococcal dada aos infantes e às vacinas contra tifos das salmonelas.

Por que é isto tão importante com relação a COVID-19?

Adriana Tomic é parte da equipe que desenvolve uma vacina potencial para COVID-19, que está bem em sua maneira à aprovação.

Nosso trabalho com aproximação da imunologia de SIMON e de sistemas pôde ser crucial para compreender SARS-CoV2 e a revelação da vacina para parar as pandemias COVID-19.”

Adriana Tomic, Ph.D., grupo da vacina de Oxford

SIMON poderia ser um factor chave em apoiar esta vacina aplicando a aprendizagem de máquina aos dados imunológicos que estão sendo recolhidos em todo o mundo. Pode ajudar a tornar-se terapias mais visadas e mais eficientes para COVID-19.

Um “outro aspecto importante é uma base de dados de FluPRINT do aberto-acesso que nós geremos dos ensaios clínicos múltiplos nas vacinas da gripe executadas na Universidade de Stanford,” Tomic escreve. “Gerar conjunto de dados similares dos ensaios clínicos em curso em SARS-CoV2 será crítica para compreender este vírus e gerar uma vacina eficiente.”

Além da vacina actual, esta pesquisa poderia ter implicações maiores, como pode ser usada na revelação vacinal para todos os tipos de doenças. Esta é uma perspectiva prometedora, dada a probabilidade de aumentar números de doenças novas em nosso futuro e daqui no potencial para que as pandemias tornem-se mais comum.

Para ver o Web site de SIMON, clique aqui (genular.org).

Leitura adicional

O projecto inteiro de FluPRINT é descrito em detalhe no seguinte Web site: www.fluprint.com

A publicação em SIMON está disponível em:
https://www.jimmunol.org/content/jimmunol/early/2019/06/13/jimmunol.1900033.full.pdf

Alcance a revisão de Adriana Tomic de como o conjunto de dados foi gerado aqui: https://researchdata.springernature.com/channels/1455-behind-the-paper/posts/53950-unifying-clinical-data-to-reveal-influenza-imprint-on-immune-system.

A publicação para a base de dados de FluPRINT do aberto-acesso está disponível em: https://www.nature.com/articles/s41597-019-0213-4.

Sobre o Dr. Adriana Tomic

Dr. Adriana Tomic

Adriana Tomic, Ph.D. é um companheiro de Marie Curie que trabalha no grupo vacinal de Oxford onde conduz uma pesquisa da imunologia dos sistemas visada aplicando a aprendizagem de máquina compreender como as vacinas trabalham. Durante seu treinamento pos-doctoral com Dr. Mark M. Davis na Universidade de Stanford desenvolveu uma ferramenta computacional para a aplicação da aprendizagem de máquina aos conjunto de dados clínicos.

Porque um estudante do Ph.D. na Faculdade de Medicina de Hannover, Alemanha, Adriana gerou uma vacina nova do cytomegalovirus e para este trabalho, recebeu a concessão para o melhor trabalho do 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.

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