南加州大学的计算机工程师已经建立了一个深度学习框架，可以非常快速地对疫苗进行微调，以对抗新出现的COVID-19变异株。
该方法采用计算机模拟，可以在计算机上模拟生物过程，从而将大量候选疫苗减少到最有可能成功的候选疫苗。
通讯作者Paul Bogdan博士和南加州大学维特比工程学院的同事在2月5日《自然研究》的《科学报告》发表的一项研究中描述了这项工作。
在测试和验证中，被其创建者称为DeepVacPred的AI框架消除了95%的起始领域，并在不到一秒钟的时间内淘汰了26种有希望的疫苗。
这组作者指出，这使得该团队跳过了计算机疫苗设计中最费力的部分。
接下来，他们将26种氨基酸缩小到11种，以构建多表位疫苗，这种疫苗需要取出目前在艺术效果图中已经非常熟悉的刺突蛋白。
“使用DeepVacPred，研究人员可以为一种新病毒构建多表位疫苗，并在一小时内验证其质量，” Bogdan和合著者写道。
Bogdan告诉USC News，将DeepVacPred应用于SARS-CoV-2病毒的详细信息后，“可以在几秒钟内提供候选疫苗，并将其迅速进行临床试验，从而在不影响安全性的情况下实现预防性药物治疗。”
他补充说，此外，这种方法“可以进行调整，以帮助我们在冠状病毒在全球范围内变异时保持领先地位。”
该研究是免费的。
