Big data elemzéssel a fertőző betegségek ellen

2020.03.16.
Big data elemzéssel a fertőző betegségek ellen
Az ELTE Természettudományi Kar fizikusai is beszálltak az újonnan felbukkanó fertőző betegségek elleni harcba egy innovatív felhő alapú kollaboratív platform fejlesztésével: jelentős Horizon 2020 kutatási támogatást nyert az ELTE TTK Komplex Rendszerek Fizikája Tanszékén működő kutatócsoport, melyet Csabai István egyetemi tanár vezet.

A pályázatot Az Újonnan felbukkanó fertőző betegségek obszervatóriuma (Versatile Emerging infectious disease Observatory: VEO) címmel közösen nyújtotta be húsz, nemzetközi hírű kutatócsoport. A VEO adattudósok, technológiai szakértők, egészségügyi és akadémiai járványügyi szakemberek, társadalomtudósok és "citizen scientist"-ek munkáját ötvözi.

A projektben a big data elemzést hívják segítségül a klímaváltozás és egyéb faktorok által előidézett fertőző betegségek általi fenyegetettség korai felderítésére. A szakemberek célja egy sokoldalú, előrejelzést és nyomon követést biztosító virtuális figyelőrendszer létrehozása, mely bizonyítékok alapján korai előrejelzésre és kockázatelemzésre alkalmas az újonnan felbukkanó fertőző betegségekkel, valamint a gyógyszer rezisztenciával kapcsolatban segítve ezzel az egészségügyi döntéshozókat és kutatókat.

A COVID-19 terjedésének időbeli lefutása Papp Krisztián (ELTE) grafikonján
(március 13-i felvétel)

A VEO adatplatform támogatja a hagyományos és újfajta biológiai adatok bányászatát, megosztását, bemutatását és elemzését. Lehetővé teszi majd az adatintenzív interdiszciplináris együttműködést akár földrajzilag távol levő nemzetközi kutatócsoportok között, bevonva a kutatás iránt érdeklődő polgárokat is. Új megoldásokat is fejlesztenek, hogy nagy adattartalmú, például a genomika által szolgáltatott információk integrálhatók legyenek a VEO rendszerébe, segítve ezzel a kockázatértékelést.

A VEO rendszer bemutat öt, egymást kiegészítő felhasználási forgatókönyvet, melyek tükrözik a betegségek megjelenésének főbb útvonalait,

bizonyítva a megoldás hatékonyságát, figyelembe véve az etikai, jogi és társadalmi következményeket is. Az egyik ígéretes megközelítés lehet a környezeti minták folyamatos monitorozása, mellyel még járványok széleskörű elterjedése előtt kimutathatók lennének a veszélyes kórokozók.

A VEO projekten belül Csabai István által irányított munkacsomag célja egy innovatív felhő alapú kollaboratív platform fejlesztése, adatbázis technikák, gépi tanulási megoldások, változatos adatelemző és modellező eszközök integrálása.

Forrás: ELTE TTK

Borítókép: Pixabay