甲型流感病毒抗原遗传漂变轨迹精准监测

需求详情

需求基础：本项目由广州市疾病预防控制中心联合玻色量子团队共同推进，依托海量病毒组学数据与相干光量子计算技术，构建以量子玻尔兹曼机为核心、以量子算法单核苷酸变异识别与生物序列进化建模为技术底座、以“量子采样一经典变分推断一预测预警”为架构特征的“一个算力底座+三大应用支柱”技术架构，覆盖甲型流感（H3N2.H1N1）抗原漂变监测、重大传染病耐药性进化预警、疫苗株与药物设计三类公共卫生典型场景。双方已建成“多源病毒数据整合一量子玻尔兹曼机训练一流行株预判一防控决策”一体化科研与防控能力，构建了“数据汇聚一量子拟合一模型泛化”的实验闭环生态，可支撑从单核苷酸变异位点识别、病毒变异轨迹预测到疫苗株选择的全链条科研实践，为粤港澳大湾区乃至全国季节性传染病防控提供一流的量子算法与公共卫生算力支撑。需求内容：拟突破传统流感预警方法滞后、预测精度不足、难以跟上病毒变异节奏的瓶颈，构建高精准病毒漂变预测系统，实现未来6—12个月流行季优势变异株的长周期精准预判，支撑疫苗株选择的核心决策。拟整合多源病毒数据资源，系统性收集历年甲流毒株样本并通过高通量测序获取HA序列，结合GISAID全球流感HA核酸公开数据，通过量子算法精准识别单核苷酸变异位点，夯实预测模型的生物序列数据基础。拟创新采用量子玻尔兹曼机技术，利用其高效数据分布拟合与强泛化能力学习生物序列进化特征，精准构建病毒变异预测模型，并将该量子数据分布拟合能力泛化迁移至其他重大传染病耐药性进化规律、风险预警及疫苗株与药物设计，形成公共卫生通用工具。