Tierische Viren, die möglicherweise eine Epidemie beim Menschen auslösen können
Von ungefähr 250 Viren ist bekannt, dass sie von Tieren auf den Menschen übertragen werden [1]. Oft bleibt es zunächst bei vereinzelten Übertragungen. Lernt das Virus jedoch wie das Coronavirus SARS CoV-2, sich effizient von Mensch zu Mensch zu übertragen, wächst die Gefahr einer Epidemie.
Virologen der Universität Georgia in den USA haben mit einem Algorithmus des maschinellen Lernens, dem Gradient Boosted Machine (GBM), ein statistisches Modell entwickelt, das mit einer durchschnittlichen Wahrscheinlichkeit vorhersagt, welche der Viren, die von Tieren auf den Menschen überspringen können, möglicherweise auch von Mensch zu Mensch übertragen werden – und somit eine Epidemie auslösen können.
Alle Gene eines Virus befinden sich in der RNA oder DNA. Die Gene des Virus können alle auf einem RNA- oder DNA-Strang sein (nicht-segmentiertes Genom) oder auf mehrere RNA- oder DNA-Stränge verteilt sein (segmentiertes Genom). Die RNA oder DNA wird bei Viren in ein sogenanntes Kapsid aus Proteinen verpackt, sodass Viruspartikel entstehen. Die Kapside sind manchmal zusätzlich mit einer Lipidhülle umgeben. Die Viren, die beim Menschen Epidemien auslösen, sind meisten RNA-Viren wie z. B. Influenzaviren (Grippe), Coronaviren (SARS, MERS), HIV (AIDS), Ebolavirus (Hämorrhagisches Fieber), Poliovirus (Kinderlähmung), Zikavirus (Mikroenzephalie und Fieber).
“Wir wollten herausfinden welche Merkmale von Viren mit der Übertragbarkeit zwischen Menschen zusammenhängen”, so Joseph Walker, Erstautor der Arbeit, die in der Fachzeitschrift PLOS ONE veröffentlicht wurde [2].
Die Forscher fanden folgende Merkmale: das Fehlen einer Lipidhülle, eine kleine Viruspartikelgröße (< 75 Nanometer im Durchmesser), begrenzte Genomsegmentierung (≤ 2 Segmente), die Fähigkeit Affen und Menschenaffen zu infizieren und das Vorhandensein des Virus in der menschlichen Leber, im zentralen Nervensystem oder in den Atemwegen. Diese Merkmale, die darauf hindeuten, dass das Virus in verschiedenen Umgebungen überleben und sich weiterentwickeln kann – haben 84 Prozent der Viren, von denen bekannt ist, dass sie zwischen Menschen übertragen werden, vorhergesagt.
Die Wissenschaftler entwickelten das Modell mit einer bestimmten Form des maschinellen Lernens, dem Ensemble Learning. Beim Ensemble Learning wird ein Ensemble, ein Kollektiv von Prädiktoren, hier die Virusmerkmale, gebildet um ein Ensemble Average (Kollektivmittelwert) zu bilden. Sollten also beispielsweise einige Merkmale bei bestimmten Daten-Eingaben in ihren Ergebnissen ausreißen, steuern andere Merkmale dagegen. Ensemble Learning kommt somit in der Hoffnung zum Einsatz, dass eine Gruppe von Algorithmen ein besseres Ergebnis im Mittel erzeugen als es ein einzelner Algorithmus könnte. GBM ist sequenzielles Ensemble Learning. Der Lernalgorithmus wird in mehreren Durchläufen, durch Anpassung an die gewichteten Daten trainiert.
Durch die Identifizierung der wichtigsten biologischen Merkmale kann das Modell dazu verwendet werden, breit angelegte Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit zu erstellen, dass ein Virus einer bestimmten Familie eine Übertragung von Mensch zu Mensch und damit eine epidemische Ausbreitung erreicht. “Mitarbeiter des öffentlichen Gesundheitswesens könnten unser Modell als Instrument nutzen, um die Überwachung von bestimmten Virusarten zu priorisieren”, sagt Co-Autorin Barbara Han.
Im nächsten Schritt analysierten die Virologen tierische Viren, von denen nicht bekannt ist, dass sie sich unter Menschen ausbreiten, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich sie aufgrund ihrer Merkmale von Mensch zu Mensch übertragbar sind. Die Virologen fanden 47 Viren, deren Wahrscheinlichkeit zwischen Menschen übertragen zu werden höher war als die des hämorrhagischen Krim-Kongo-Virus. Das Krim-Kongo-Virus ist von den Viren, die bekannt sind zwischen Menschen übertragen zu werden, das mit der geringsten Wahrscheinlichkeit. Die unbekannten Viren mit der höchsten Wahrscheinlichkeit waren: Carnivore Amdoparvovirus 1, Hendra-Virus, Cardiovirus A, Rosavirus A, HTLV-3, HTLV-4 und Simian Foamy-Virus.
Die Forscher warnen, dass das Modell zwar die Übertragbarkeit von Mensch zu Mensch mit hoher Genauigkeit vorhersagte, bei einigen Viren jedoch versagte, von denen bekannt ist, dass sie sich unter den Menschen ausbreiten. Diese Viren gehörten zu fünf Familien mit vielen Arten: Bunyaviridae, Togaviridae, Arenaviridae, Flaviviridae und Poxviridae. Für jede dieser Virusfamilien nenne ich ein Beispiel: Bunyaviridae: Hantavirus, Togaviridae: Rötelnvirus, Arenaviridae: Lassavirus, Flaviviridae: Zikavirus, Poxviridae: Pockenvirus
Da die Studie Viren auf Artenebene untersuchte, konnte sie die Unterschiede in der Übertragbarkeit von Mensch zu Mensch zwischen den Subtypen von Viren nicht erklären. Zum Beispiel hat der H1N1-Subtyp des Influenza A-Virus mehrere Pandemien beim Menschen verursacht, während der H3N8-Subtyp des Influenza A-Virus hauptsächlich Hunde und Pferde infiziert und bisher nicht vom Menschen isoliert wurde. Sie empfahlen daher, dass sich die zukünftige Forschung auf die Ebene der Subtypen konzentrieren sollte.
Weiterführende Literatur
Die Vorhersage humaner Zoonosen
Ranking the risk of animal-to-human spillover for newly discovered viruses
Die Schätzung des Todeszeitpunkts mithilfe des Nekrobioms und Machine Learning
haben 84 Prozent der Viren, von denen bekannt ist, dass sie sich innerhalb von Menschen ausbreiten
Wie viele der 224 Virenarten, die auf den Menschen übertragen werden können, sind das?
Für das Training Set wurden 80 % für das Test Set 20 % der bekannten zufällig ausgewählten Virenarten verwendet. Daher vermute ich 37 von 45 Virenarten.
Hier hat das Ensemble-Learning also keine brauchbaren Resultate geliefert (scheint mir).
Wohl einfach darum, weil die speziellen Eigenschaften eines Virus, die seine Verbreitung unter Menschen erleichtern, zuwenig bekannt sind.
Übrigens: Falls es irgendwann ein perfektes Rezept für ein für Menschen hochansteckendes, hochpathogenes Virus geben wird, ist das nicht nur für die Prävention wichtig, es könnte auch für zukünftige Bioterroristen eine wertvolle Information sein.
Ich finde es schon ein brauchbares Resultat, wenn die Gesundheitsbehörden, die für die Überwachung zoonotischer Viren zuständig sind, bestimmte Virenfamilien priorisieren können.
Ein wichtiger Parameter für die Verbreitung von Viren ist das Wetter/Klima.
z.B. weil die Winter bei uns immer milder werden, überleben immer mehr Mäuse: die Ausscheidungen der Rötelmaus enthalten den Hanta-Virus
@K.Richard: verschiedene Viren bevorzugen verschiedene Jahreszeiten. Das RSV-Virus verbreitet sich nur im Winter, Rhinoviren (gew.Erkältung) zeigen dagegen kaum eine Jahreszeitenabhängigkeit. 3 der 4 Erkältungen verursachenden Coronaviren sind fast nur im Winter aktiv. Ob dies für Sars-CoV-2 (ähnlicher Aufbau des Virus) auch gilt wissen wir nicht. Jedenfalls verbreitet es sich jetzt auch in Singapur 🇸🇬 und Süfafrika und es gibt Vermutungen, dass die Jahreszeitenabhängigkeit von Covid-19, wenn es die dann gibt, erst dann auftritt, wenn ein grosser Teil der Bevölkerung schon infiziert ist, weil dann die Verbreitung von schwächeren Einflüssen beeinflusst wird als jetzt wo wir uns in einer „vergin soil“ Situation befinden.
Mehr dazu findet man im Artikel Why do dozens of diseases wax and wane with the seasons—and will COVID-19?
Der Mensch ist, was er isst, auch in China (“Fledermäuse”) und Afrika (“Bush-Meat”) nein, nur ein Späßchen, ein wenig subordiniert beigebracht.
Am Rand notiert, weil Sie sich ja auch für Spiele interessieren, werter Herr Dr. Joseph Dramiga, was halten Sie davon ?, Dr. Webbaer erst kürzlich darauf gestoßen, schön, nicht ? :
MFG + weiterhin viel Erfolg
Dr. Webbaer