Avian Influenza’yı makine öğrenimi ile anlamak

02 Mart 2026

Uğraş Kaynarca – Veteriner Hekim

Waterloo Üniversitesi araştırmacıları, yeni bir makine öğrenimi destekli sınıflandırma süreci kullanarak daha önce tanımlanmamış 191 astrovirüsü başarıyla sınıflandırdı.

Ukrayna’da toptan yumurta fiyatları yaklaşık %20 arttı

Astrovirüsler, dünyadaki en zararlı ve yaygın virüslerden bazılarıdır.

“Yeni ortaya çıkan astrovirüslerin taksonomik sınıflandırılması için makine öğreniminden yararlanma” başlıklı çalışma yakın zamanda Frontiers in Molecular Biosciences dergisinde yayınlandı.

Astrovirüsler, dünyadaki en zararlı ve yaygın virüslerden bazılarıdır. Bu virüsler, her yıl 5 yaşın altındaki 440.000’den fazla çocuğun ölümüne neden olan şiddetli ishale yol açmaktadır. Kanatlı hayvan endüstrisinde, kuş gribi gibi astrovirüslerin hayvancılıkta %80 enfeksiyon ve %50 ölüm oranına sahip olması, ekonomik yıkıma, tedarik zinciri aksamalarına ve gıda kıtlığına yol açmaktadır.

Astrovirüsler hızla mutasyona uğrar ve 160’tan fazla konakçı türü arasında kolayca yayılabilir; bu da araştırmacıları ve halk sağlığı yetkililerini, ortaya çıkan yeni astrovirüsleri sınıflandırmak ve anlamak için sürekli bir yarışa sokmaktadır. 2023 yılında, farklı genomlara sahip 322 tanımlanmamış astrovirüs vardı. Bu yıl ise bu sayı 479’a yükseldi.

Fatemeh Alipour, “Bu virüsleri etkili bir şekilde anlamak ve sınıflandırmak, aşı geliştirme için çok önemlidir.”

Waterloo Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri alanında Doktora adayı ve araştırma çalışmasının Baş Bilgisayar Bilimleri Yazarı Fatemeh Alipour, “Herhangi bir anda, insanların %2 ila %9’u bu virüslerden birini taşıyor. Bu sayı bazı ülkelerde %30’a kadar çıkabiliyor” dedi. 
Alipour, “Bu virüsleri etkili bir şekilde anlamak ve sınıflandırmak, aşı geliştirme için çok önemlidir.” diye konunun önemini vurguluyor.

Astrovirüs araştırma ekibinde Waterloo’daki bilgisayar bilimleri araştırmacıları ve Batı Ontario Üniversitesi’ndeki biyoloji araştırmacıları yer alıyordu.

Yeni üç aşamalı sınıflandırma yöntemi, denetimli makine öğrenimi, denetimsiz makine öğrenimi ve her bir astrovirüsün konakçısının manuel olarak etiketlenmesini içerir.

Prof. Dr. Lila Kari, “Sınıflandırma yöntemi hem hızı hem de genel uygulanabilirliği açısından heyecan verici.”

David R. Cheriton Bilgisayar Bilimleri Okulu Prof. Dr. Lila Kari, “Sınıflandırma yönteminin temel fikri, türlerin ‘genomik imzalarından’ öğrenerek türleri sınıflandırmak için makine öğreniminden yararlanmaktır” dedi. “Sınıflandırma yöntemi hem hızı hem de genel uygulanabilirliği açısından heyecan verici.”

“Bu yöntem, virüslerin farklı hayvanlar arasında nasıl bulaştığını anlamamıza yardımcı olabilir. Ayrıca HIV ve Dang humması gibi diğer virüs ailelerindeki virüsleri sınıflandırmak için de kullanılabilir.”

Keyifli okumalar dileriz.