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尽管我们在抗击冠状病毒的斗争中取得了相当大的进展，但新的COVID19突变继续出现，并可能威胁公共健康
为了防止进一步的严重流行病，哥本哈根大学和免疫疗法公司Evaxion的研究人员合作开发了一种新的人工智能工具，可以更快、更有效地预测如何组装不同的蛋白质元素，以增加冠状病毒保护的可能性
工业博士克里斯蒂安·泽格森解释说，他们的工具BIFROST是一个计算机模型，它使用算法将最有可能包含在疫苗中的病毒蛋白质组合在一起
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泽格森与埃瓦雄和哥本哈根大学计算机科学系深度概率规划组的托马斯·哈默里克副教授一起开发了这个模型
“疫苗要有效，身体必须能够产生针对病毒的抗体
如果它识别出危险的蛋白质，比如冠状病毒刺突蛋白，它就会这样做
克里斯蒂安·泽格森说:“有了比弗罗斯特，我们使用算法来区分病毒蛋白质中我们已经知道可以刺激免疫反应的部分，这样我们就可以以最有可能在疫苗中发挥作用的方式组装它们。”
BIFROST利用氨基酸链(蛋白质的组成部分)的数据来预测各种蛋白质的外观和行为
在未来，这一知识将允许研究人员设计“超级蛋白质”，在免疫系统中引发对病毒的期望反应，并且几乎没有副作用
双前列素——更快、更便宜、更好 根据三位研究人员进行的一项新研究，BIFROST比其他模型有许多优势
到目前为止，研究人员已经使用一种叫做罗塞塔的计算机模型来了解蛋白质的形状和行为
但正如克里斯蒂安·泽格森所解释的，罗塞塔方法有明显的缺点: “我们的新方法的主要优势是运行在特殊的硬件上，使我们能够在几秒钟内得到答案，而不是等待几个小时才能得到结果
它节省时间，从而节省金钱
" BIFROST还有另一个独特的属性，它比Rosetta更高效
“在基于单个氨基酸链的情况下，Rosetta只能提供所讨论蛋白质的一个估计值，我们的工具使用算法来计算几种可能蛋白质的概率
泽格森解释说:“氨基酸链的一部分不必每次都产生完全相同的蛋白质。” 因此，BIFROST能够为我们提供更多关于潜在蛋白质形状和行为的建议
当试图开发一种疫苗时，这一点很重要，这种疫苗需要能够识别许多新的变异体，例如冠状病毒刺突蛋白
然而，埃瓦西安的安德斯·B
索伦森解释说，在BIFROST背后的设计被用于真正的疫苗之前，还有很长的路要走
“我们已经证明，BIFROST在设计阶段是一个概念，而动物模型的真实世界测试将于2022年完成
因此，我们仍有办法测试我们设计的蛋白质在人体内的功能
尽管如此，有了比弗罗斯特，我们已经朝着创造一种疫苗迈出了重要的一步，这种疫苗可以保护我们免受未来大流行的影响，”索伦森总结道
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