Tokiu būdu lietuvių kuriama technologija pasitelkdama duomenų bazėse sukauptus duomenis gebės pati prognozuoti šio viruso genomo kitimo eigą ir tendencijas. Ką tik baigėsi sistemos „mokymosi“ etapas, po kurio rezultatai džiuginantys – tikslumas siekia net 99 proc. Jei po antrojo technologijos vystymo rezultatai išliks ne žemesni nei 80 proc., Lietuva galės didžiuotis sukūrus pažangią technologiją, skirtą kovoti su COVID-19 virusu.
„Mūsų kuriama technologija leis veiksmingiau kontroliuoti pandemijos plėtros dinamiką. Remiantis gautais rezultatais testų ir vakcinų kūrėjai galės atlikti korekcijas savo gamyboje bei išvengti efektyvumo praradimo atsiradus naujoms viruso genomo mutacijoms. Tai ypač aktualu testų gamybos procese. Pavyzdžiui, gali atsitikti taip, kad žmogus sirgs koronavirusu ir jį toliau nešios, kadangi testai nesugebės jo aptikti ir klaidingai rodys neigiamus rezultatus. Todėl ši dirbtiniu intelektu ir didžiaisiais duomenimis pagrįsta technologija yra ypatingai aktuali, kol virusas nėra iki galo suvaldytas. Be to, tai yra puikus atvertų duomenų įgalinimo kuriant pažangius sprendimus net ir tokiuose sudėtinguose procesuose kaip ligų prevencija pavyzdys“, – teigė inovaciją vystančios įmonės „ART21” įkūrėjas ir direktorius Augustas Alešiūnas.
Kaip teigia įmonės atstovai, pasaulyje yra vos keli kiti bandymai sukurti panašią technologiją, tačiau šiose lenktynėse jie pakankamai stipriai atsilieka nuo lietuvių. Rezultatų prognozavimo generatoriaus unikalumas ir sudėtingumas susideda iš kelių aspektų.
Farmacijos įmonės į pokyčius reaguoja realiu laiku atlikdamos tyrimus ir pastebėdamos pokyčius, tad egzistuoja laiko tarpas, kol testų ar vakcinų gamyboje būna padaromos korekcijos. Šiuo atveju vystomos inovacijos kūrėjai ruošiasi pateikti pagrįstas ateities statistines prognozes. Todėl būsimoms mutacijoms bus galima pasiruošti iš anksto. Kitas sudėtingas veiksnys, dėl kurio tokių projektų kaštų rizikos neprisiima kiti kūrėjai, – neįtikėtinai ilgos ir gausios duomenų sekos. Vienoje tokios sekos eilutėje yra apie 30 tūkst. skirtingų ženklų, o tokių eilučių yra dešimtys tūkstančių. Tai reikalauja ne tik ypatingos kompetencijos specialistų, bet ir yra labai imlu laikui..
„Remdamiesi esamomis COVID-19 genomo duomenų bazėmis sudarome mutacijų porų duomenų aibę. Genomo sekos yra lyginamos, valomos, konstruojami įvairūs viruso filogenetiniai
medžiai, nagrinėjame visą COVID-19 genomą ir svarbiausią S (spyglio) baltymą atskirai. Gauti mutacijų porų duomenys nurodo (galimą) viruso „tėvas“ – „vaikas“ mutacijos kryptį ir leidžia apmokyti sudėtingą neuroninį tinklą – mutacijų generatorių. Gautą modelį testuojame naudodami vis naujai kylančias viruso mutacijas ir ateityje tikimės pakankamai patikimai prognozuodami mutacijas į ateitį. Pirmieji rezultatai yra daug žadantys ir pozityvūs, tačiau dar laukia ilgas, finansiniams ir laiko resursams imlus kelias siekiant pilnai apmokyti, testuoti ir validuoti sistemą“, – technologijos vystymo virtuvę pristatė vienas iš su ja dirbančių duomenų mokslininkų dr. Valdas Rapševičius.
