Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edilen bilim adamları, COVID-19’un daha doğru istatistiksel modellerini geliştiriyor
ABD’den hızlı yanıt araştırma hibesi ile donanmıştır. Ulusal Bilim Vakfı, Oregon Üniversitesi biyolog Stilianos Louca ve meslektaşları, COVID-19’a neden olan koronavirüs hakkında genomik ve ilişkili veriler için halka açık veri tabanlarında madencilik yapıyor.
John Snow’un 1850’lerin ortalarında Londra’daki bir kolera salgınının kaynağını bulmak için kullandığı yerinde yaklaşım yaklaşımının aksine, Louca bilgisayarlar üzerinde çalışıyor. Umudu, hastalıkla ilgili tıbbi kararlara ve kamu politikalarına rehberlik etmeye yardımcı olacak öngörü gücüne sahip bir filogenetik ağacı modellemektir.
Hastalardan örneklenen viral genomlardan oluşturulan filogenetik ağaçlar, bulaşıcı hastalıkların tarihsel bulaşma ve yayılma modeli hakkında bilgi içerir. Evrimin matematiksel modelleri, araştırmacıların filogenetik ağaçlarda kodlanmış bilgilerden iletim hızları gibi kritik epidemiyolojik parametreler çıkarmasına olanak tanır.
Louca, “Amacımız, bulaşma oranları ve temel üreme oranı gibi filogenetik verilerden bulaşıcı hastalıkların epidemiyolojik parametrelerini tahmin etmek için daha doğru istatistiksel yöntemler geliştirmek ve bu yöntemleri COVID-19 için anlayışımızı ve tahminlerimizi geliştirmek için uygulamaktır” dedi.
Sıralanmış viral genomlar, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacılardan gerçek zamanlı olarak iki birincil, açık erişim veri tabanına gönderilir: Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi’nin GenBank’ı; ve başlangıçta Tüm Grip Verilerini Paylaşma Küresel Girişimi olarak bilinen GISAID Girişimi.
Louca, genomların genellikle, salgının yayılmasını modellemek için değerli bilgiler sağlayan şehirler, ülkeler ve örnekleme tarihleriyle ilgili bilgiler de dahil olmak üzere diğer verilerle birlikte sunulduğunu söyledi.
Yeni projede bilim insanları, filogenetik ağaçlardan güvenilir bir şekilde çıkarılabilecek epidemiyolojik içgörüleri netleştirmeyi ve COVID-19 iletimini karakterize etmek için yeni yaklaşımlar geliştirmeyi amaçlıyor. Ek olarak Louca, araştırmacıların filogenetik verilere dayanarak hangi çevresel, biyolojik ve politik faktörlerin COVID-19’un yayılmasını etkilediğini belirlemeyi umduklarını söyledi.
NSF’nin Çevre Biyolojisi Bölümü’nde program direktörü olan Sam Scheiner, “Bu salgının doğru tahmin edilmesi için birçok türde veriye ihtiyaç var” dedi. “Bu proje, mevcut testlere dayalı olarak verilere geçmiş geçmişi ekler.”