メイド・イン・ラボ：AIがCOVID-19の起源を解明
COVID-19は野生動物ではなく、まれな感染症の融合から発生した可能性があるのでしょうか？AI主導の最大ロジスティック知能を用いた画期的な研究が、まさにそれを示唆しています。
驚くべき新しい研究が、COVID-19はコウモリやセンザンコウから発生したのではなく、むしろ人間の病気のまれな融合から発生した可能性があることを示唆しています。
マックス・ロジスティック・インテリジェンスと呼ばれる高度なAI主導のアプローチを使用して、研究者らはCOVID-19と2つの不明瞭な感染症（腺ペストと腺熱）の間の遺伝的つながりを特定し、ウイルスがどのように発生したかについての物語を書き換える可能性が出てきました。
COVID-19の起源を解明する
幅広い研究にもかかわらず、COVID-19の起源は依然として不明です。Advances in Biomarker Sciences and Technology（ABST）誌に発表された新しい研究では、初期のCOVID-19患者の血液サンプル中の865,859のCpG部位におけるDNAメチル化パターンを分析するために、AI主導のアプローチが採用されています。
ウィスコンシン大学統計学部のゼンジュン・チャン氏を筆頭著者とするこの研究では、最大ロジスティックインテリジェンスを使用して、強い遺伝的関連性を特定しました。この研究結果は、COVID-19は、腺ペストと腺熱という2つの稀な感染症が一般的な人間の病気と自然に融合した結果生じた可能性があることを示唆しています。
野生生物起源説からの転換
これは、ウイルスがコウモリやセンザンコウを起源とするという広く受け入れられている考え方に異議を唱えるものであり、これまでの研究が野生生物起源説に過度に重点を置いていた可能性を示唆しています。
「865,859のCpG部位にわたってこのような関連性を立証することは、非常に困難な課題です。無作為の相関関係は1000万分の1以下の確率で発生します」とチャン氏は言います。「しかし、これらの病気のまれさを考慮すると、有意な関連性を発見する確率は1億分の1まで下がり、その結果の妥当性がさらに強化されます」
マックスロジスティックインテリジェンス：ゲームチェンジャーとなるか？
マックスロジスティックインテリジェンスは、癌のバイオマーカー研究においてすでに実証されています。従来のAIアルゴリズムやランダムフォレスト、ディープラーニング、サポートベクターマシンなどの最新の機械学習技術とは異なり、マックスロジスティックインテリジェンスは、より高い解釈可能性、一貫性、堅牢性を提供し、因果関係の確立に特に役立ちます。
チャン氏は、信頼性の高いバイオマーカーを特定することが科学の進歩にとって極めて重要である一方で、孤立した研究で特定された多くの遺伝子マーカーは、他のコホートでは失敗し、その結果、グループ間の共通性が低かったり、全くなかったりすると強調しました。
「DNAメチル化、つまりDNAにメチル塩基が追加されるプロセスは、遺伝子発現と疾患発症において中心的な役割を果たしています」とチャン氏は説明します。「メチル化のエラーは疾患を引き起こす可能性があり、COVID-19のDNAメチル化パターンに関する研究が促されています。」
参考文献：2024年12月9日、Zhengjun Zhang著「初期のCOVID-19と2つの稀な感染症の病因的関連性」、バイオマーカー科学技術の進歩DOI:10.1016/j.abst.2024.12.001
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