В России выявили 18 мутаций коронавируса у пациентки с COVID-19
МОСКВА, 12 января 2021, 10:23 — REGNUM Коронавирус SARS-CoV-2 приобрел 18 новых мутаций в организме одной из российских пациенток. Об этом пишет 12 января газета «Известия», ссылаясь на исследование отечественных учёных.
Новый вирус ранее выявили у 47-летней женщины с лимфомой четвертой стадии. В апреле 2020 года она проходила химиотерапию и заразилась SARS-CoV-2 в больничной палате. Пациентку регулярно тестировали, и до 9 сентября результаты тестов на COVID-19 были положительными.
Специалисты сравнили геном коронавируса из организма того пациента, который предположительно заразил женщину, с образцами, взятыми у пациентки. Оказалось, что у вируса появились 18 мутаций. Две из них — в гене S-белка, такие же ранее обнаружили у датских норок.
Профессор кафедры геномики и биоинформатики СФУ, профессор Геттингенского университета Константин Крутовский рассказал, что отчасти такие изменения уже выявляли у пациентов с подавленным иммунитетом. Также есть сходства с «британским» штаммом вируса.
«Но именно в этой российской работе было впервые убедительно показано, что приобретение большого количества мутаций является результатом долгого нахождения SARS-CoV-2 в одном организме», — подчеркнул Крутовский.
«Сбер» создал определяющий заболевание COVID-19 по кашлю алгоритм
Лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» создала алгоритм, который за минуту определяет вероятность заболевания COVID-19 на основе короткого опроса и звуков голоса, дыхания и кашля. Об этом рассказала пресс-служба кредитной организации.
«Конечно, наша модель пока не достигает точности биологического PCR (ПЦР-тестирование на коронавирус), что неудивительно, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики», — рассказал первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин. По его словам, это не медицинский диагностический инструмент, а скорее «персональный ежедневный чекер».
Как пояснили в «Сбере», алгоритм трансформирует полученные звуковые записи в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и анализирует имеющиеся сведения с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Для разработки модели было использовано более 1 тыс. образцов звуков дыхания и кашля пациентов с диагностированным коронавирусом, а в дальнейшем объем данных будет расширяться.
Исходная база данных подозрительно мала. У нас, что, мало пациентов с коронавирусом?
