Das gaben die Universität Graz, das Austrian Centre for Industrial Biotechnology (acib) und ihr Bioinformatik-Startup Innophore bekannt. „Bei SARS-CoV-2 haben wir gesehen, wie schnell sich immer wieder neue Varianten mit unterschiedlichen Eigenschaften bilden. Daher ist es wichtig, dass wir in Zukunft schneller und genauer vorhersagen können, wie gefährlich ein Virus werden kann“, sagt Christian Gruber, CEO von Innophore.
Das Coronavirus ist immer einen Schritt voraus
Als die ersten Coronavirus-Impfstoffe auf den Markt kamen, dachte man, endlich sichere Mittel gegen das Virus zur Verfügung zu haben. Aber das Virus ist den Impfstoffentwicklern wegen seines Mutationswillens immer einen Schritt voraus. Zufällige Veränderungen im Erbgut verschaffen dem Virus immer wieder Vorteile, etwa eine bessere Anpassung an Umweltbedingungen. Dies kann zu einer schnelleren Ausbreitung oder einem schnelleren Eindringen in die Wirtszelle führen.
Seit 2020 beobachten Forscherinnen und Forscher in Graz gemeinsam mit dem acib und der Universität Graz Veränderungen im Genom von Viren, indem sie die Genome des Coronavirus sequenzieren. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) wollen sie deren Relevanz und Gefährlichkeit einschätzen. Und das nicht nur für die aktuelle Situation, sondern auch für mögliche Mutationen: sozusagen eine virale Wettervorhersage.
Computermodell mit allen erdenklichen Virenvarianten
Die Wissenschaftler untersuchten zunächst den strukturellen Aufbau des Virus. Sie wollen verstehen, wie und wo sie sich verändert, oder abschätzen, welche Stämme sich in Zukunft verändern werden und welche das größte Potenzial haben, zu Epidemien zu werden. Aus den bekannten Datensätzen erstellten sie ein Computermodell, mit dem sie jede erdenkliche Virusvariante und die Interaktion mit der menschlichen Zelle testen können.
Wie Grazer Forscherinnen und Forscher erkannten und kürzlich im Fachblatt „Nature“ veröffentlichten, hängt die Infektiosität bei Covid-19 stark mit der Bindung der CoV-2-Spike-Rezeptor-Bindungsdomäne (RBD) und des humanen hACE2-Rezeptors zusammen. aus den Wolken wird die Bindungsstärke dieser Proteine berechnet und so Aussagen über die Infektiosität getroffen, die wiederum ein wichtiger Indikator für die Infektiosität ist”, erklärt Gruber.
Abwassermonitoring 2.0
Die Punktwolkenmethode basiert auf künstlicher Intelligenz und wird auf große Datensätze trainiert. Dies erhöht die Genauigkeit und verbessert die Zuverlässigkeit der Vorhersagen. Dies erfordert eine immense Rechenleistung. Die Integration der Simulationsleistung von Amazon Web Services hat die Geschwindigkeit der von Innophore durchgeführten Berechnungen um ein Vielfaches erhöht. Die Zusammenarbeit der beiden Unternehmen entstand im Rahmen der Amazon Web Services Diagnostic Development Initiative (DDI) und ist laut Innophore inzwischen zu einer stabilen Kooperation geworden.
Gruber dachte schon einen Schritt weiter: „Beim Abwassermonitoring wird analysiert, welche Virusvarianten sich im Abwasser befinden. Aber was man mit unserer Technologie erstmals machen kann, ist, auch für völlig neue und unbekannte Varianten das abzuschätzen.“ wurden noch nicht entdeckt.” Unter dem Stichwort „Abwassermonitoring 2.0“ wollen sie gemeinsam mit dem Abwasser ein System etablieren. Kläranlagen in ganz Österreich, die über die Überwachung von Covid-19 hinausgeht und die Überwachung aller ansteckenden Krankheiten ermöglicht. Auf diese Weise könnten schnell strengere lokale Maßnahmen eingeleitet werden, um eine mögliche Ausbreitung zu verhindern.