Az ELTE TTK kutatói a fertőző betegségek előrejelezhetőségét vizsgálva napjaink legaktuálisabb kérdéseire keresnek választ. A big data elemzési módszer segítségével olyan, korábban nem ismert összefüggéseket derítenek fel, amelyek a további kutatásokat és a döntéshozókat egyaránt segíthetik. A legújabb projektről a kutatócsoport vezetőjét, dr. Csabai Istvánt kérdeztük.
Az ELTE TTK Komplex Rendszerek Fizikája Tanszékén már régebb óta folynak kutatások, amelyek sikeresen reagálnak napjaink kihívásaira. Októberben az Index is beszámolt róla, hogy az ELTE munkatársai miként vesznek mintát szennyvízből, hogy az abban található DNS-minták segítségével többet tudjanak meg az egyes földrajzi helyeken előforduló baktériumpopulációk összetételéről. A tanszék legújabb projektje az EU Horizon 2020 pályázatán keresztül indult Újonnan felbukkanó fertőző betegségek obszervatóriuma (Versatile Emerging infectious disease Observatory: VEO) néven. Pontosan kik vesznek részt a kutatásban és mik a kutatócsoport céljai?
dr. Csabai István, a kutatócsoport vezetője
A program a rotterdami Erasmus Kutatóközpont vezetésével széleskörű európai együttműködésben indult mintegy 20 partner részvételével. A projekt célja egy sokoldalú, előrejelzést és nyomkövetést biztosító virtuális figyelőrendszer létrehozása, mely bizonyíték alapú korai előrejelzésre és kockázatelemzésre alkalmas az újonnan felbukkanó fertőző betegségekkel, valamint a gyógyszerrezisztenciával kapcsolatban, segítve ezzel az egészségügyi döntéshozókat. A kollégák közül sokakat régóta ismerek, évek óta több előadást hallottam tőlük arról, hogy a mostanihoz hasonló járványok kitörésének nagy veszélye van, és nagyon rövidlátó az a megközelítés, ahogy a világ eddig kezelte a veszélyt. Azt természetesen senki nem tudta, hogy precízen mikor fog kitörni a járvány, de a legvalószínűbb jelölt egy a mostanihoz hasonló, állatokról emberekre ugró vírus volt. Sajnos a program hirtelen nagyon aktuális lett.
A nemzetközi projekten belül min dolgozik az ön által irányított munkacsoport?
A jelenlegi helyzet mindennél jobban mutatja, hogy adatok hiányában nagyon nehéz jó döntéseket hozni. Ha nem tudjuk, hol van jelen a vírus, ki a fertőzött, honnan is tudnánk, kit kell elkülöníteni, érdemes-e egyébként jelentősen veszteséges intézkedéseket meghozni. Mivel nekem fizika és csillagászat az eredeti szakmám, ahhoz hasonlítanám, hogy a távcső feltalálása előtt hiába gondolkoztak a tudósok, esélyük sem volt nemhogy az univerzum nagyskálás szerkezetének megismerésére, de még a Naprendszer működésének megértésére se. Most már vannak távcsöveink, és újabban génszekvenáló berendezéseink is. Mindez azonban hatalmas adatmennyiséget jelent, aminek kezelése új kihívásokat jelent például a virológusoknak. A genetikai adatok mellett számos más adat is fontos, a páciensek adatai, a vándormadarak útvonala, a klímaváltozás, a háziállatok szállítási útvonalai, és még sorolhatnám. Sőt, talán meglepő módon akár a Twitter-üzenetek is fontos információkat hordoznak az emberek reakcióiról, ami szintén fontos ismeret egy járvány kezelése esetében. Az általunk vezetett alprogram egy felhőben futó adatelemző platformot hoz létre, ami segíti az adatok megosztását, a közös elemző munkát, valamint elemző algoritmusokat fejlesztünk egyebek mellett gépi tanulási módszerek felhasználásával.
A fejlesztés alatt álló, felhő alapú platform mennyiben lesz hozzáférhető, más területeken is lehetőséget ad majd a kutatóknak a „big data” elemzés hatékonyabb használatára?
Nem a nulláról indulunk, a platform egyes részeinek fejlesztését már régebben elkezdtük, és használjuk is más kutatásokban, sőt, a TTK több szakján az oktatásban is használjuk, bevezetve ezzel a diákokat is a modern kutatási rendszerek használatába.
Akár a klímaváltozás, akár a fertőző betegségek olyan globális kérdések, amelyek az egész világot áthatják. Hogyan lehet mégis megtalálni azokat a tényezőket, amelyek kellően körülhatárolhatóak, és amelyek feltétlenül szükségesek egy előrejelzéshez?
A járványkutatók egyik központi kérdése, hogy a klímaváltozás hogyan változtatja meg a járványok elterjedését. Veszélyt jelenthet például, hogy olyan szúnyogfajok jelenhetnek meg Európában, amik trópusi betegségeket terjeszthetnek. Spanyol kollégáink például egy okostelefonra letölthető MosquitoAlert app-ot készítettek, amivel bárki fotókat készíthet szúnyogokról, és GPS koordinátákkal eljuttathatja a kutatókhoz. Mi ezeket a képeket elemezzük gépi tanulási módszerekkel. De ez csak egy példa, más kollégák Grönland kiolvadó talaját elemzik régen befagyott, esetlegesen újra életre kelő kórokozók után kutatva, egy másik csoport olyan vándormadarak útvonalait figyelik, amelyek terjeszthetik a madárinfluenzát.
Egyetemünkről a Természettudományi Kar Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék munkatársai vesznek részt a fejlesztésben. Technológiai szakértők, egészségügyi szakemberek és társadalomtudósok is dolgoznak a projekten. Hogyan tudnak együttműködni velük, kikkel állnak közvetlen kapcsolatban?
Az előző példánál maradva, míg mi a gépi tanulási algoritmusokat fejlesztjük, a rendszert betanító képek elemzését természetesen olyan kollégák végzik, akik régóta szúnyogokkal foglalkoznak, ismerik, milyen szúnyogok milyen betegségeknek a hordozói. Fontos tudni azt is, hogy azok a felhasználók, akik a képeket készítik, hol vannak, hogyan mozognak. Ehhez mobiltelefon-adatokat kell elemezni, ami egyből behoz számos adatjogi kérdést. A járványok terjedésének modellezéséhez fontos az emberi kapcsolatok hálózatának ismerete, ahol a társadalomtudós kollégák segítsége lehet hasznos, de ugyanígy fontos például a háziállatok nemzetközi szállítási útvonalainak ismerete is, hiszen a szállítás során a kórokozók is átjuthatnak határokon, kontinenseken. A járványok terjedése nagyon összetett folyamat, csak sok szakma összefogásával deríthető fel.
Milyen technikai feltételeket biztosít az ELTE a munkához? Mennyire szükséges a személyes kapcsolattartás?
Az ELTE-n elsősorban számítógépeken dolgozunk, ehhez a pályázatból bővítjük a már meglévő szerverkapacitást. A mi alprogramunk sok másikhoz kapcsolódik, hiszen mindenütt adatok keletkeznek. Rendszeresen tartunk online és személyes megbeszéléseket is. Sajnos a március 16-i első közös személyes megbeszélést meghiúsította a koronavírus-járvány, de természetesen az interneten keresztül megtartottuk.
A kutatócsoport interaktív grafikonja és térképe
A mostani járványról már keringenek grafikonok az interneten, miként lenne lassítható a COVID-19 vírus terjedése. Mennyiben tudnak kifejezetten ezzel a fertőzéssel foglalkozni?
A tervezett program a járványok előrejelzésével és megelőzésével foglalkozik, a mostani járvány esetében erről sajnos lekéstünk. Természetesen folyamatosan követjük a járványt, és elemezzük a rendelkezésre álló adatokat. Megpróbálunk például levegőszűrőkből, városi szennyvízből környezeti mintákat gyűjteni, és megvizsgálni, hogy a bennük található nukleinsavak szekvenciáiból detektálni tudjuk-e a vírus jelenlétét. Ha sikerülne egy ilyen módszert beállítani, akkor ez egy hatékony módszer lenne a folyamatos monitorozásra.
Ahogy említette, a felület már a projekt előtt is formálódott, és a VEO révén fejleszthető tovább. Meddig tart a közös munka? Hol és hogyan hasznosíthatók a kutatócsoport eredményei?
A mostani program öt évig tart. Láthatjuk, hogy a klímaváltozással, az emberi populáció növekedésével, a modernizációval, a sok repülőúttal, nemzetközi kereskedelemmel együtt jár a járványok kitörésének veszélye. A kutatások eredményeként nem üzleti hasznosulást várunk, hanem azt, hogy minél inkább megértsük ezeket a folyamatokat, minél több adatot gyűjtsünk, pontosabb modelleket alkossunk, és ezekkel segítsük a járványok megelőzését.
Ábrák és képek forrása:
