机器学习识别具有传播 SARS-CoV-2 潜力的哺乳动物物种

SARS-CoV-2 在人和其他哺乳动物之间来回传播会增加新变异的风险，并威胁到控制 的努力。今天发表在英国皇家学会会刊 B 上的一项新研究使用一种新的建模方法来预测 5,400 种哺乳动物的人畜共患病能力，将预测能力提高了一个数量级。在标记的高风险物种中，许多物种生活在人类附近和 热点地区。

预测高危哺乳动物物种的一个主要瓶颈是 ACE2 的有限数据，ACE2 是 SARS-CoV-2 在动物体内结合的细胞受体。ACE2 允许 SARS-CoV-2 进入宿主细胞，并且存在于所有主要脊椎动物群中。很可能所有脊椎动物都具有 ACE2 受体，但序列仅适用于 326 个物种。

为了克服这一障碍，该团队开发了一种机器学习模型，该模型将 5,400 种哺乳动物的生物特征数据与 ACE2 的可用数据相结合。目标：确定具有高“人畜共患病能力”的哺乳动物物种——能够感染 SARS-CoV-2 并将其传播给其他动物和人。他们开发的方法可以帮助扩展对 以外的疾病系统的预测能力。

共同主要作者、卡里生态系统研究所的博士后助理 Ilya Fischhoff 评论说：“SARS-CoV-2 是导致 的病毒，它起源于动物，然后传播给人类。现在，人们已经在各种哺乳动物中引起了回溢感染，包括饲养在农场、动物园甚至我们家中的哺乳动物。了解哪些哺乳动物能够重新感染我们对于防止溢出感染和危险的新变异至关重要。”

当病毒从人传给动物再传给人时，称为二次外溢。这种现象可以加速在人类中建立新的变异，这些变异的毒性更强，对疫苗的反应更小。已经在丹麦和荷兰的养殖水貂中报告了 SARS-CoV-2 的二次外溢，这导致了至少一种新的 SARS-CoV-2 变种。

资深作者和卡里研究所疾病生态学家 Barbara Han 说：“二次溢出允许在新宿主中建立的 SARS-CoV-2 将潜在的更具传染性的毒株传播给人类。识别可有效传播 SARS-CoV-2 的哺乳动物物种是指导监测和防止病毒在人和其他动物之间持续传播的重要一步，从而使疾病控制更加昂贵和困难。”