机器学习标志在印度的四种蝙蝠物种能够举办致命的NIPAH病毒

研究人员已经利用了机器学习，一种人工智能形式，在一项研究中识别可能举办的印度的四种蝙蝠，这些蝙蝠可能会举办并传播致命的NIPAH病毒，评估了NIPAH病毒溢出的风险。这些物种中的两个是在喀拉拉邦发现的，在那里爆发的爆发可能会发生疫苗。这增加到印度发现的11种蝙蝠物种已被抗体显示出暴露于病毒。

第一次发现于1999年，Nipah属于一群高度致命的新兴仇指鱼，这些嗜睡是由蝙蝠 - 病毒的野生储层遭受的。来自蝙蝠的病毒可以溢出和感染人类，因为2004年孟加拉国的案件是人们被消耗蝙蝠感染的原枣棕榈汁或通过国内猪等中间宿主被广泛被认为是爆发的案件所感染的情况在1998年马来西亚的猪农民中。

“鉴于世界这一部分的蝙蝠种类的高普遍性，”疾病生态学家贝巴拉汉族，疾病生态学研究所的疾病生态学家，以及本文的作者，令人惊讶的是，预测的物种数量并不是那么令人惊讶的是，这篇论文的作者告诉Mongabay-India 。“对蕨类植物博物馆[印度飞行福克斯]不密切相关的食虫蝙蝠的预测（在该地区的NIPAH病毒的确认水库）非常有趣。”

曾经在人类中，NIPAH病毒显示出在密切接触中传播的潜力，称为二次传输 - 这可能导致爆发。“虽然二级传播不适用于纳米病毒，但对于流感或麻疹，持续的溢出事件可能导致病毒的菌株，这些病毒已经进化了更有效的二次传输，”韩警告说。

喀拉拉邦爆发

NIPAH病毒感染的爆发抓住了2018年5月感染了23人的喀拉拉邦，其中21人死亡（16例死亡和18例通过实验室测试确认）。但这不是印度第一次见到尼普的。2001年和2007年，西孟加拉邦州的爆发较小。

在喀拉拉邦爆发之后，研究在水果蝙蝠p上归零。 Medius（以前称为P.Giganteus），或印度飞狐，因为它是众所周知的，作为NIPAH病毒的储层。但没有目前的疫苗 - 虽然研究正在进行研究 - 以及高死亡率，“目前没有有效的对策，”汉班说。

结果，“最佳对策是瞄准我们的监视，以识别野生油藏并量化传输风险，”她补充说。这涉及确定哪些蝙蝠物种包围病毒。但是，识别蝙蝠物种的抽样努力在空间和时间内具有差不多，具有来自印度的缺乏研究。

韩的团队想了解其他蝙蝠物种的可能性，除了p。 Medius。

在剔除蝙蝠中的NIPAH病毒数据之后，汉班的团队通过显示感染（通过脱落）或暴露于病毒的证据来鉴定患有NIPAH病毒的所有蝙蝠物种（通过显示对病毒反应的抗生素的存在）。

他们对先前研究的分析表明，在印度发生的112种蝙蝠种类中，仅对NIPAH病毒进行了31种，其中11种有11种患有对病毒反应的抗体，表明它们已暴露于这些物种中的七种。居住在喀拉拉邦（国家中的39种）。但大多数抽样是在印度之外进行的。

然后，团队使用了一种基于特质的机器学习方法，观察了亚洲，澳大利亚和大洋洲的523种蝙蝠的48个特征。一些特征是饮食成分，觅食方法和迁移行为。通过分析先前据报道的蝙蝠物种的特征显示NIPAH病毒的迹象，该模型能够预测印度哪些物种有可能携带和传递给人类的病毒。

它们的算法能够识别NIPAH阳性蝙蝠物种，精度为83％。它标记在亚洲，澳大利亚和Oceana的六种蝙蝠物种，这可能根据其特征举办NIPAH。这些物种中的四种 - Chaerophon Plicatus，鼻孔图纸，兜风，兜风，兜风，兜风，左旋甜菜龙 - 位于印度。在喀拉拉邦，右临时的两种物种都存在。

更大的监视至关重要

作者强调了这四种潜在的蝙蝠储层物种以及印度的11种鉴定的物种，需要进一步测试NIPAH感染的证据。如果发现它们表明感染迹象，它们则应经过“纵向时尚监测”以检测病毒的脱落。“建立生态理解将使我们至关重要的杠杆来确定有效的管理和预防，”强调的汉语。

Maipal高等教育学院大学病毒学研究所（被视为大学的职业制度）董事G. Arungumar（被视为大学的机构）同意作者，指出另外识别的蝙蝠物种需要“使用实际监测和测试进行交叉验证这些蝙蝠。“

作为“印度蝙蝠的数据非常稀少，”Arunkumar说，“需要一小时是关于分类，栖息地，喂养习惯，繁殖季节和印度蝙蝠分配的系统研究。”虽然我们需要更多的“血清学和病毒学调查和纵向监测来了解蝙蝠中的病毒脱落模式，”这些应该伴随着人类蝙蝠界面的研究，以了解人类的可修改的行为或风险因素，以设计风险降低措施。“

他进一步指出，由于作者还承认了他们的论文，因为“除了在增加脱落期间，除了在增加期间，除了在增加时，可能需要筛选大量蝙蝠来核实索赔。”

虽然新鉴定的潜在宿主物种可以指导早期监督，但它们应该与“关于蝙蝠生态学的本地知识 - 包括分销，丰富，以及对人类的分布，丰度和靠近 - 设计采样计划，这些计划可以有效地识别对人类产生风险的主持人“强调作者。