‘ Lancet Microbe’ සඟරාවේ පත්‍රිකාවකට අනුව වවුලන් විශේෂ 400කට අධික ප්‍රමාණයක්, හඳුනා නොගත් බීටා-කොරෝනා වයිරස රැගෙන යාමට ඉඩ ඇත. බීටා-කොරෝනා වයිරසය යනු SARS-CoV-1 සහ SARS-CoV-2 ට අයත් කොරෝනා වයිරස් වර්ග හතරෙන් එකකි. අනෙක් තුන නම් ඇල්ෆා, ගැමා සහ ඩෙල්ටාය.

නව කොරෝනා (COVID-19) වසංගතය, නව SARS වැනි වෛරස් වලට සත්කාරකත්වයක් ලබා දිය හැකි සතුන් සක්‍රියව නිරීක්ෂණය කිරීමේ වැදගත්කම අපට උගන්වා ඇත.

කෘතිම බුද්ධි මගින් වැඩිදුර නිරීක්ෂණයට අවශ්‍ය සත්ව ධාරක, කෙටියෙන් ලැයිස්තුගත කළ හැක. පූර්ව වැඩසටහනීකරණයකින් තොරව දත්ත රටා හඳුනා ගැනීමෙන් කෘතිම බුද්ධි විසින් තීරණ වලට එල‌ඹේ.

සාක්ෂිවලින් පෙනී යන්නේ SARS-CoV-2 වවුලන් විශේෂයක සිට මිනිසුන්ට පැමිනීමත් සමඟ COVID-19 වසංගතය මතු වූ බවයි.

ලොවපුරා වවුලන් විශේෂ 1,400 කට වඩා ඇත. “කෘතිම බුද්ධිය, අපට වවුලන් පිළිබඳ දත්ත ලබාදී එය නිශ්චිත අනාවැකි බවට පත් කරයි. අප ඊළඟ SARS සොයන්නේ කොතැනින්ද?” අධ්‍යයනයේ ජ්‍යෙෂ්ඨ කතුවරයා වන ක්ෂුද්‍ර ජීව විද්‍යාව සහ ප්‍රතිශක්ති විද්‍යා දෙපාර්තමේන්තුවේ සහකාර පර්යේෂණ මහාචාර්ය කොලින් කාල්සන් පැවසුවේය.

COVID-19 වසංගතය ආරම්භ වූ විට, පර්යේෂකයන් SARS-CoV-2 ට ජානමය වශයෙන් සමාන වවුලන් තුළ වෛරස් හඳුනා ගැනීමට පටන් ගත් බව අධ්‍යයනයේ කතුවරයකු වූ ඔක්ලහෝමා විශ්ව විද්‍යාලයේ සහකාර මහාචාර්ය ඩැනියෙල් බෙකර් ඩවුන් ටු අර්ත් වෙත පැවසීය.

වැඩිකල් යන්නට මත්තෙන්, විද්‍යාඥයන් රෝග කාරකවල විභව ධාරක හඳුනා ගැනීම සඳහා කෘතිම බුද්ධි භාවිතයෙන් පරිගණක ආකෘති දියුණු කිරීමට පටන් ගත්හ.

“විවිධ ආකාරයේ ආකෘතීන් යොදාගෙන ඇත්තේ කුමන විශේෂයන්, කුමන විශේෂිත රෝග කාරක තුල සිටිය හැකිද යන්න අනාවැකි කිරීමටයි. නමුත් ඒවා කුමන මාදිලි ඔස්සේ වඩාත් හොඳින් ක්‍රියා කරයිද? ”බෙකර් ඇසුවේ, වත්මන් මාදිලිවල අවිනිශ්චිතතාවයන් ඉස්මතු කරමිනි.

එබැවින්, බෙකර් සහ ඔහුගේ සගයන් මෙම ප්‍රශ්නය විසඳීමට උත්සාහ කළේ පොදු අනාවැකි ආකෘති අටක් එකම කාර්යයක් ඉටු කළ ආකාරය සංසන්දනය කිරීමෙනි.

සමහර ආකෘති, ඔවුන්ගේ පරිසරය, පරිණාමය සහ පියාපත්වල හැඩය වැනි දෑ, විවිධ වවුල් විශේෂවල ලක්ෂණ මත පදනම් කරගෙන අනාවැකි ආකෘති පලකල බව පර්යේෂකයෝ පැවසූහ. මේවා හඳුන්වන්නේ ‘ගුණාංග මත පදනම් වූ’ ආකෘති ලෙසයි.

එවැනි වෛරස් වලට ඉඩ ඇත්තේ කුමන වවුලන් විශේෂ අතරේද යන්න පැවසීමට මෙම ආකෘති වඩා හොඳ කාර්යයක් කළ බව බෙකර් වැඩිදුරටත් පැවසීය. අනෙක් අය අනාවැකි පල කිරීමට ධාරක-වයිරස අන්තර්ක්‍රියා පිළිබඳ දත්ත භාවිතා කළහ.

අධ්‍යනය සොයාගත්තේ කුමක්ද?

2020 කණ්ඩායම ඔවුන්ගේ සියලුම මාදිලි වවුලන් බීටාකොරෝනා වයිරස් පිළිබඳ පවතින දත්ත භාවිතා කරමින් පුහුණු කරන ලදී. මෙම ව්‍යායාමය මගින් ඔවුන් මෙම වෛරස් වල හඳුනා නොගත් වවුලන් ධාරක 370කට ආසන්න සංඛ්‍යාවක් කරා ගෙන ගියේය.

ඉන්පසුව, 2020 සහ 2021 අතර, කණ්ඩායම අලුතින් හඳුනාගත් විශේෂයන් පිළිබඳ දත්ත සොයා බලන ලදී. මෙම තොරතුරු පෝෂණය කිරීමෙන් පසුව, හඳුනා නොගත් බීටා – කොරෝනා වයිරස් රැගෙන යා හැකි තවත් වවුලන් විශේෂ 47ක් හඳුනාගෙන ඇත.

“මෙම විශේෂ 47 බීටාකොරොන වයිරස් ධාරක ලෙස නිවැරදිව හඳුනා ගැනීම සඳහා ගතිලක්ෂණ මත පදනම් වූ ආකෘති නිරන්තරයෙන් වඩා හොඳ කාර්යයක් කළ බව අපට පෙනී ගියේය,” බේකර් පැවසීය.

සමස්තයක් වශයෙන්, කණ්ඩායම අනාවැකි පළ කළේ වවුලන් විශේෂ 410 කට ආසන්න ප්‍රමාණයක් බීටා-කොරෝනා වයිරස් රැගෙන යා හැකි බවයි.

පර්යේෂකයන් විසින් බීටා-කොරෝනා වයිරස් වල, වවුල් ධාරකයන්ගේ ප්‍රධාන ස්ථානද හඳුනාගෙන ඇත. මේවාට මැලේ දූපත් සමූහය, සමක උප සහරා අප්‍රිකාව, යුරෝපය සහ ඇමරිකාවේ සමහර කොටස් ඇතුළත් වේ.

ඊළඟ පියවර ලෙස පර්යේෂකයන් පැවසූයේ රෝග නිරීක්ෂණය කිරීමයි. මෙය දැනටමත් සිදුවෙමින් පවතී. කොරෝනා වයිරස් සඳහා වවුලන්ගේ සාම්පල පරීක්ෂා කිරීමේ කණ්ඩායම අනෙකුත් පර්යේෂකයන් සමග වැඩ කරමින් සිටී.

“අපි මෙම වෛරස් සෙවීම සඳහා අඩු මුදලක්, සම්පත් සහ කාලය වැය කරන්නේ නම්, අපට එම සම්පත් සියල්ලම පාහේ ජීවිත බේරා ගන්නා දේවලට දැමිය හැකිය,” කාල්සන් පැවසීය.

“එම වෛරස් ඉලක්ක කර ගැනීම සඳහා විශ්වීය එන්නත් තැනීමට හෝ වවුලන් අසල ජීවත් වන මිනිසුන්ගේ අතික්‍රමණය නිරීක්ෂණය කිරීමට අපට ආයෝජනය කළ හැකිය.” එය විද්‍යාවට සහ මහජන සෞඛ්‍යයට ජයග්‍රහණයක් බවත් ඔහු වැඩිදුරටත් පැවසීය.

Rohini Krishnamurthy විසින් Down to Earth වෙබ් අඩවිය වෙත ලියන ලද Where should we be looking for the next SARS-like virus? AI offers clues නම් ලිපියේ සිංහල පරිවර්තනයකි.