ترکیب متاژنومیک و هوش مصنوعی برای تشخیص سریع پاتوژن های نوظهور در بهداشت دام بزرگ

امنیت غذایی جهانی و پایداری تولید محصولات دامی به سلامت جمعیت های دام بزرگ وابسته است. افزایش تراکم دامداری ها، تجارت بین المللی حیوانات، تغییرات اقلیمی و تداخلات محیطی، زمینه را برای ظهور و بازظهور پاتوژن های جدید فراهم کرده است. روش های کلاسیک مانند کشت و PCR هدفمند غالبا محدود به شناسایی عوامل شناخته شده هستند و در برابر پاتوژن های جدید یا غیرقابل کشت، ناکافی یا زمان بر می باشند. در مقابل، متاژنومیک شاتگن (shotgun metagenomics) با توالی یابی بی هدف از کل ماده ژنتیکی نمونه، امکان شناسایی جامع طیف وسیعی از ویروس ها، باکتری ها، قارچ ها و ژن های مقاومت را حتی بدون فرضیه اولیه فراهم می سازد. هم زمان، به کارگیری فناوری های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در تحلیل داده های حجیم توالی یابی، توانایی شناسایی الگوهای پنهان، طبقه بندی داده ها و پیش بینی شیوع بیماری ها را فراهم می کند. این مقاله چارچوبی عملی برای تشخیص سریع و جامع پاتوژن ها در دام بزرگ ارائه می دهد که مراحل کلیدی آن شامل نمونه برداری هدفمند و استاندارد، حذف توالی میزبان، توالی یابی شاتگن با پوشش کافی، آنالیز بایوانفورماتیکی با پایگاه های داده معتبر و تحلیل نتایج با مدل های یادگیری ماشین است. از مزایای این رویکرد می توان به افزایش سرعت تشخیص، جامعیت بالا در شناسایی پاتوژن های ناشناخته و قابلیت به کارگیری در سامانه های پیش بینی و هشدار اپیدمی اشاره کرد. در مقابل، چالش هایی نظیر هزینه بالای زیرساخت های توالی یابی و محاسباتی، نیاز به اعتبارسنجی مدل ها، مدیریت بایاس الگوریتمی و استانداردسازی پروتکل ها مطرح است. اجرای موفق این چارچوب نیازمند سرمایه گذاری در زیرساخت ها و همکاری میان آزمایشگاه های دامپزشکی، بایوانفورماتیک و متخصصان AI است. این رویکرد می تواند زمان پاسخ دهی به اپیدمی ها را کاهش داده، نظارت بیماری های نوظهور را تقویت کرده و امنیت زیستی را ارتقا دهد.

کلیدواژه ها:

متاژنومیک ، تشخیص سریع ، هوش مصنوعی ، دام بزرگ ، پاتوژن نوظهور