Cúm gia cầm, bệnh bò điên, virus hanta, bệnh dịch hạch đen và các căn bệnh nguy hiểm khác đều có nguồn gốc từ động vật và đã lây truyền sang con người.

Hiện nay, các nhà khoa học tại Đại học Washington State đã xây dựng một mô hình học máy để kiểm tra nhiều chỉ số làm tăng khả năng một căn bệnh có thể lây từ động vật sang người, bao gồm các đặc điểm mặt sinh thái của động vật chủ, di truyền học virus và sự tiếp xúc lẫn nhau giữa động vật với con người.

Nhóm nghiên cứu tại Trường Y học Thú y Paul G. Allen về Sức khỏe Toàn cầu của WSU tập trung vào một loại bệnh zoonotic, gọi là orthopoxvirus — bao gồm các virus gây ra bệnh đậu mùa và mpox, hay đậu mùa khỉ.

"Gần ba phần tư các virus mới phát hiện lây nhiễm con người đều đến từ động vật," Stephanie Seifert, chuyên gia nghiên cứu về sự xuất hiện virus và lây truyền, người đã giúp dẫn dắt nghiên cứu, cho biết. "Nếu chúng ta có thể dự đoán tốt hơn loài nào gây rủi ro lớn nhất, chúng ta có thể thực hiện các biện pháp chủ động để ngăn ngừa đại dịch."

Công trình trước đây dự đoán các orthopoxvirus tiềm năng tập trung vào các đặc điểm động vật bao gồm môi trường sống và chế độ ăn cũng như cách chúng hoạt động trong môi trường. Song, công trình mới đã có thể bổ sung thông tin thiết yếu về cấu tạo di truyền của virus.

"Mô hình của chúng tôi cải thiện độ chính xác của dự đoán thuật toán và cung cấp bức tranh rõ ràng hơn về cách virus có thể lây lan qua các loài khác nhau," Pilar Fernandez, nhà sinh thái học dịch tễ hợp tác với Seifert trong nghiên cứu, cho biết.

Công cụ này đã làm nổi bật các điểm nóng tiềm năng cho sự bùng phát orthopoxvirus bao gồm Đông Nam Á, châu Phi xích đạo và Amazon — những khu vực giao thoa với đông đảo dân số có tỷ lệ tiêm chủng thấp đối với bệnh đậu mùa. Mô hình chỉ ra các loài chủ có thể như loài gặm nhấm, mèo, chó và các loài liên quan, như chồn hôi và gấu trúc — nhưng không phải chuột, mà nghiên cứu cho thấy chúng có khả năng kháng virus mpox.

Mô hình có thể được điều chỉnh để tìm kiếm các loại bệnh zoonotic khác.

Các nhà khoa học đã xuất bản một nghiên cứu về mô hình của họ trên tạp chí Communications Biology. Nhóm bao gồm các thành viên từ Viện Nghiên cứu Xuất hiện Virus có trụ sở tại Đại học Oklahoma, University College London và Đại học Yale.

Kết luận:

Nghiên cứu này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán và ngăn ngừa các đại dịch trong tương lai. Bằng cách kết hợp dữ liệu về đặc điểm sinh thái của động vật, di truyền học virus và sự tương tác với con người, mô hình AI này có thể giúp các nhà khoa học và cơ quan y tế công cộng xác định sớm các mối đe dọa tiềm ẩn. Điều này đặc biệt quan trọng khi thế giới đang đối mặt với nguy cơ ngày càng tăng của các bệnh truyền nhiễm mới từ động vật sang người do biến đổi khí hậu và sự mở rộng ngày càng nhiều của con người vào môi trường sống tự nhiên.