Dankzij KI beschikken we nu over een korter lijstje van dieren die mogelijk voor de mens bedreigende virussen dragen en dus nader bestudeerd moeten worden.
Ongeveer twee derde van de verwekkers van infectieziekten is afkomstig van dieren. Als er echter een nieuw virus opduikt, weten we vaak niet exact van welk dier het is overgesprongen – denk maar aan het huidige rondwarende coronavirus. Het betekent dat we nog te vaak achter de feiten aanlopen. Maar nu hebben onderzoekers in een nieuwe studie aangetoond dat we met behulp van kunstmatige intelligentie beter kunnen voorspellen welke virussen mensen kunnen infecteren, welke dieren ze huisvesten én waar ze waarschijnlijk zullen opdoemen.
Op de radar
Het liefst willen onderzoekers virussen die de potentie hebben om (op termijn) van dieren op mensen over te springen natuurlijk op tijd op de radar krijgen. Maar dat is eenvoudiger gezegd dan gedaan. “We weten vaak niet waar een virus vandaan komt,” vertelt onderzoeker Daniel Becker in gesprek met Scientias.nl. “Dit maakt het moeilijk om de verspreiding van een infectie onder controle te krijgen. Tegelijkertijd moeten we weten waar we moeten zoeken naar toekomstige zoönotische virussen. Want dan weten we welke dieren we moeten surveilleren en waar we actie moeten ondernemen.”
Duizenden zoogdiersoorten
Er bestaan echter duizenden zoogdiersoorten. En we hebben nou eenmaal noch tijd noch middelen om die allemaal, stuk voor stuk, te bemonsteren. “We moeten dus een manier zien te vinden om te achterhalen waar de prioriteit ligt,” onderstreept Becker. “Modelstudies zoals de onze zijn de eerste stap om in kaart te brengen welke groepen dieren het meest waarschijnlijk een bepaald gevaarlijk virus dragen. Op die manier kunnen we de lijst van dieren die potentieel riskante virussen herbergen, rigoureus verkleinen. We weten vervolgens ook beter welke specifieke virussen we moeten karakteriseren en wanneer, waar en hoe ze op mensen kunnen overspringen.”
Opvolger van SARS-COV-2
Als we vervolgens beter weten welke dieren dragers zijn van gevaarlijke virussen en deze nauwlettend in de gaten houden, zijn we mogelijk ook beter in staat om de opvolger van SARS-COV-2 tijdig te ontdekken. En dat is heel belangrijk, willen we een volgende pandemie voorkomen. “We weten al geruime tijd dat de meeste nieuwe infectieziekten afkomstig zijn van dieren in het wild,” zegt Becker. “Het is dus aannemelijk dat SARS-COV-2 niet onze laatste ervaring met een zoönose zal zijn. Of ‘de opvolger’ uiteindelijk een pandemie zal veroorzaken op een vergelijkbare schaal als COVID-19, is moeilijker met zekerheid te zeggen. Maar we kunnen toekomstige verspreiding van virussen naar mensen verwachten; vooral met de toenemende verstoring van leefomgeving en klimaatverandering.”
Als je deze virussen echter wilt vinden, moet je beginnen met het profileren van hun gastheren, zoals hun ecologie en evolutie. En met behulp van kunstmatige intelligentie kunnen onderzoekers vervolgens die gegevens omzetten in concrete voorspellingen over waar we de volgende SARS-COV-2 moeten zoeken.
Betacoronavirussen
Om daar meer duidelijkheid in te krijgen, heeft het onderzoeksteam in het eerste kwartaal van 2020 met behulp van kunstmatige intelligentie achterhaald welke soorten dieren zogenoemde ‘betacoronavirussen’ herbergen; een grote groep SARS-achtige virussen, waaronder het virus dat tussen 2002 en 2004 zorgde voor de SARS-uitbraak en het virus dat nu COVID-19 veroorzaakt. Een gevaarlijke groep virussen dus. De onderzoekers komen tot een interessante conclusie. Want uit de resultaten blijkt dat er wereldwijd meer dan 400 vleermuissoorten bestaan die onopgemerkte gastheren van bètacoronavirussen kunnen zijn.
De nieuwe modellen bevestigden enkele bekende virusreservoirs. Zo blijkt uit de resultaten dat 21 soorten hoefijzerneuzen – een familie van vleermuizen die voorkomt in Europa, Afrika, Azië, Australië en Noord-Amerika – betacoronavirussen dragen.
Onopgemerkt
Maar de onderzoekers kwamen ook enkele onverwachte vleermuissoorten op het spoor. “We ontdekten met behulp van de modellen dat bepaalde vleermuizen – waaronder mopsvleermuizen en chaerephon – hoogstwaarschijnlijk nog onontdekte betacoronavirussen herbergen,” vertelt Becker. “We identificeerden daarnaast geografische gebieden waar de waarschijnlijke, maar nog niet bemonsterde bètacoronavirusgastheren vertoeven. Zo komen deze niet alleen op het vaste land van Zuidoost-Azië voor, maar mogelijk ook op de Maleisische archipel, in sub-Sahara Afrika en in mindere mate in Europa en in delen van Amerika.”
Korter lijstje
Dankzij KI beschikken we nu over een korter lijstje van dieren die mogelijk voor de mens bedreigende virussen dragen en dus nader bestudeerd moeten worden. “Nu we deze meest waarschijnlijke gastheren hebben geïdentificeerd, is de volgende stap om hen beter te monitoren en te begrijpen waar en wanneer betacoronavirussen kunnen overspringen,” aldus Becker. Wetenschappers van over de hele wereld werken nu samen om op basis van de voorspellingen uit de huidige studie vleermuizen op coronavirussen te testen. En dat is een belangrijke stap voorwaarts. “Als we minder geld, middelen en tijd hoeven te steken in het zoeken naar deze virussen, kunnen we dit steken in dingen die daadwerkelijk levens redden,” zegt onderzoeker Colin Carlson. “We kunnen investeren in het ontwikkelen van universele vaccins om al die virussen tegelijkertijd aan te pakken. Tevens kunnen we voorkomen dat deze virussen overspringen op mensen die in de buurt van vleermuizen leven.”
Kunstmatige intelligentie
Het betekent dat kunstmatige intelligentie een belangrijk wapen kan zijn in de strijd tegen de opkomst van nieuwe gevaarlijke virussen. “Een van onze belangrijkste implicaties is dat ‘op eigenschappen gebaseerde modellen’ – dus modellen die soortkenmerken gebruiken om vleermuizen met bètacoronavirussen te onderscheiden van andere vleermuissoorten – veel betere resultaten opleveren dan andere modeltypen,” zegt Becker. “Dit klinkt misschien logisch (hoe meer we leren over soorten, hoe beter we kunnen onderscheiden welke soorten mogelijk virussen herbergen), maar verrassend genoeg is dit nog niet eerder aangetoond. We willen nu verder uitzoeken met welke specifieke informatie we onze modellen kunnen verbeteren. We gebruiken bijvoorbeeld al geografische gegevens, de evolutionaire geschiedenis van vleermuizen en gegevens over hun lichaamsgrootte. Maar hoe meer we leren over vleermuisimmunologie, genetica en fysiologie, hoe betrouwbaarder de resultaten zullen worden.”
Vervolgens kunnen wetenschappers proberen om deze informatie te gebruiken om te voorkomen dat virussen op mensen overspringen, om zo een volgende pandemie in de kiem te smoren. “Hierbij is het belangrijk om op te merken dat bètacoronavirussen vaak niet rechtstreeks van vleermuis op mens overspringen,” zegt Becker. “Zowel bij SARS-CoV als MERS-CoV is dit gebeurd door middel van een tussengastheer; bij SARS-CoV waren dit bijvoorbeeld civetkatten. Wanneer een virus overspringt, is dit vaak het gevolg van veranderingen in het milieu of door menselijk contact met wilde dieren. En door die zaken aan te pakken, kunnen we dus ook het risico op infectieziekten rigoureus verminderen.”
