Home Bots in Society Sneller COVID-19-varianten identificeren met machine learning

Sneller COVID-19-varianten identificeren met machine learning

door Marco van der Hoeven

De snelle verspreiding van de zeer besmettelijke Delta-variant benadrukt de behoefte aan een snellere identificatie van COVID-19-mutaties. Om overheden en de medische gemeenschap te helpen bij deze uitdaging, hebbben de Universiteit van Oxford en Oracle de handen ineen geslagen met als resultaat dat het op machine learning gebaseerde Global Pathogen Analysis System (GPAS) nu live is en gebruikt wordt door organisaties in vrijwel elk continent.

Het GPAS is gebouwd met behulp van Oxford’s Scalable Pathogen Pipeline Platform (SP3), Oracle APEX en Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Het GPAS is een cloudplatform dat een uniform, gestandaardiseerd systeem biedt op basis van machine learning voor het analyseren en vergelijken van de geannoteerde genoomsequentiedata van SARS-CoV-2.

Onderzoekers gebruiken het systeem om pathogeendata te uploaden en binnen enkele minuten uitgebreide resultaten te krijgen. Met toestemming van de gebruiker kunnen de resultaten in een beveiligde omgeving worden gedeeld met deelnemende laboratoria over de hele wereld. Het begrijpelijk en deelbaar maken van deze data zal medische instellingen helpen bij het evalueren en voorbereiden van plannen doordat ze waardevolle inzichten krijgen over opkomende varianten, nog voordat deze officieel als zorgwekkende variant zijn aangemerkt.

Het Global Pathogen Analysis System is een gratis hulpmiddel dat wordt aangeboden om COVID-19 en andere microbiële gezondheidsbedreigingen te bestrijden. Meer info is te vinden op http://www.gpas.cloud/.

Misschien vind je deze berichten ook interessant