क्या कोरोनावायरस फैलने का खतरा है?

यह खोज जर्नल में प्रकाशित हुई है संचार जीवविज्ञान.

नए वायरस को प्राथमिकता देना

मशीन लर्निंग मॉडल ने निष्कर्ष निकाला कि अधिक प्रजातियां नए कोरोनवीरस के लिए मेजबान के रूप में काम कर सकती हैं। इस खोज से संकेत मिलता है कि कोरोनावायरस की निगरानी को प्राथमिकता दी जानी चाहिए।

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जूनोटिक ट्रांसमिशन के जोखिम को मापने के लिए, शोधकर्ताओं ने प्रत्येक वायरस को प्राथमिकता स्कोर सौंपा।

प्रमुख लेखक और पशु चिकित्सा महामारी विज्ञानी प्रणव पंडित ने कहा, “जैसे-जैसे निगरानी का विस्तार होता है, हम वायरस से जुड़े डेटा से भरे होने की उम्मीद करते हैं। ये उपकरण हमें उपन्यास वायरस से होने वाले जोखिम को समझने में मदद करेंगे, जो भविष्य की महामारियों के लिए तैयार करने में मदद कर सकते हैं।” यूसी डेविस वन हेल्थ इंस्टीट्यूट।

पर्यावरण परिवर्तन और वायरस के बीच संबंध

मॉडल इस संभावना की गणना करता है कि मनुष्य 2009 और 2019 के बीच 500 से अधिक नए पहचाने गए वायरस के लिए मेजबान के रूप में काम करेगा। यह डेटा-संचालित वायरस-होस्ट नेटवर्क का उपयोग करके ऐसा करता है।

मेजबान-रोगज़नक़ नेटवर्क के माध्यम से वायरस और मेजबानों की पारिस्थितिकी में अंतर्दृष्टि प्रदान की गई है। यह जानकारी उस जोखिम को निर्धारित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो वायरस मानव स्वास्थ्य के लिए लाते हैं। पर्यावरण और जलवायु परिवर्तन को देखते हुए यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। प्रजातियों के बीच वायरल संचरण का खतरा बढ़ सकता है क्योंकि परिदृश्य में परिवर्तन होता है और प्रजातियां प्रतिक्रिया में अनुकूलित और स्थानांतरित होती हैं।

“इस अध्ययन से पता चलता है कि विभिन्न वन्यजीव प्रजातियां उनके द्वारा साझा किए गए वायरस से कैसे जुड़ी हुई हैं। पर्यावरणीय परिवर्तन प्रजातियों को घूमने के लिए एक बड़ा चालक है। बदलते परिवेश में वायरस विभिन्न मेजबानों के साथ कैसे बातचीत करते हैं, यह मानव स्वास्थ्य के लिए जोखिम को समझने के लिए महत्वपूर्ण है।” संबंधित लेखक क्रिस्टीन जॉनसन ने कहा, महामारी विज्ञान और पारिस्थितिकी तंत्र के स्वास्थ्य के यूसी डेविस प्रोफेसर और एपिसेंटर फॉर डिजीज डायनेमिक्स के निदेशक।

मशीन लर्निंग मॉडल ने कई पैरामाइक्सोवायरस की तुलना कोरोनवीरस से की। भविष्य के शोध के लिए यह सर्वोच्च प्राथमिकता थी। खसरा, कण्ठमाला और श्वसन पथ के संक्रमण इस वायरल परिवार द्वारा लाई गई बीमारियों में से हैं।

पंडित ने कहा, “सैकड़ों वायरस की पहचान करने में बहुत समय लगता है और प्राथमिकता की आवश्यकता होती है। हमारा नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण इन वायरस के पारिस्थितिक और विकासवादी प्रक्षेपवक्र में शुरुआती संकेतों की पहचान करने में मदद करता है। यह वायरस और उनके मेजबानों के बीच लापता लिंक को उजागर करने में भी मदद कर सकता है।” .

स्रोत: यूरेकलर्ट