Navorsing by die Universiteit Stellenbosch (US) oor lang-Covid, het ‘n “kunsmatige- Intelligensie-inspuiting” ter waarde van meer as R11.75 million (€600 000) oor die volgende drie jaar, via die Erasmus.AI search engine ontvang.
Die Erasmus.AI engine, met US-alumnus Daniel Erasmus aan die stuur, is ‘n ontsettende kragtige soekenjin wat groot korpusse ongestruktureerde teks op webskaal kan analiseer. In die praktyk word meer as 250 000 000 URL’e per dag verwerk en uit vyftien verskillende tale vertaal, wat alle ooptoegang navorsingsartikels en abstrakte wat op PubMed gepubliseer word, insluit.
“As jy in ag neem dat byna 5 000 mediese artikels daagliks gepubliseer word, besef jy dat ‘n mediese spesialis of navorser onmoontlik op hoogte van sake kan bly. Ons is hier om ‘n oorsig te gee, samewerking te verbeter, of in kort − die argitektuur van ontdekking te verander,” verduidelik Erasmus tydens ‘n onlangse besoek aan die US.
Die doel van die besoek was om ‘n navorsingsooreenkoms met prof Resia Pretorius, fisioloog en hoof van die Department Fisiologiese Wetenskappe, te sluit. Sy staan tans aan die voorpunt van navorsingspogings wêreldwyd om die rol van blywende mikrobloedklonte te verstaan wat in die bloedmonsters voorkom van individue wat aan lang-Covid ly. Tans word daar gedink dat hierdie onoplosbare mikroklonte bloedvloei in kapillêre vate inhibeer of selfs tydelik blokkeer, en gevolglik suurstofoordrag na weefsel inperk. Die gebrek aan suurstof in verskeie dele van die liggaam kan verantwoordelik wees vir baie van die simptome van lang-Covid.
Wat egter meer raaiselagtig is, is dat die mikroklonte teenliggame bevat, asook ‘n aansienlike aantal groot molekules wat bekend is daarvoor dat hul die liggaam se vermoë om bloedklontvorming te reguleer, aansienlik verminder. In ‘n artikel wat in Oktober 2022 in die vaktydskrif Cardiovascular Diabetology gepubliseer is, skryf Pretorius en mede-outeurs dat hierdie teenliggame moontlik ‘n rol kan speel in die immuunrespons wat volg op akute Covid-19, óf dat dit die dryfveer kan wees agter die ontwikkeling van outo-immuniteit in sommige individue met lang-Covid. Daar is egter min tot geen data beskikbaar oor hierdie teenliggame nie.
Pretorius en haar navorsingspan het sedertdien navorsingsdatabasisse gefynkam vir leidrade om die rol en funksie van sommige van hierdie teenliggame beter te probeer verstaan.
Nou, met toegang tot die Erasmus.AI search engine en -platform, kan hulle die superberekeningskrag van KI inspan om die soektog vír hulle te doen, en boonop dit wat reeds beskikbaar is, visueel voorstel deur middel van ‘n gebruikersvriendelike koppelvlak.
Pretorius is ook nuuskierig om meer te wete te kom oor ensieme soos serrapeptase en nattokinase se vermoë om bloedklonte af te breek: “Tans het ons net anekdotiese bewyse van individue wat gerapporteer het dat hul simptome verbeter het ná behandeling met hierdie ensieme, verduidelik sy. Maar miskien is daar iets daaroor in die literatuur wat ons misgekyk het.
Volgens Erasmus, kan KI navorsers voorsien van kliniese, laboratoium- en anekdotiese verslae van miljarde bronne daar buite: “KI kan ‘n oorsig verskaf wat voorheen nie bestaan het nie. Dit is soos ‘n “super Google“ vir professionele mense. KI bring die insig wat met ‘n grootskaalse oorsig geassosieer word. En wanneer dit met toevallige nuwe ontdekkings gekombineer word, lei dit dikwels tot nuwe insig en begrip,” verduidelik hy.
Hy voeg by dat hierdie kombinasie van menslike en kunsmatige intelligensie presies bied wat nodig is om die gesondheidskrisis wat wêreldwyd deur lang-COVID veroorsaak is, te hanteer. Maar hy waarsku: Die impak van lang-Covid gaan die pandemiefase verdwerg. Ons moet lang-Covid as ‘n saak van dringendheid hanteer.
Erasmus wat sy graad in ingenieurswese aan die US verwerf het, woon tans in Amsterdam in die Nederlande.
- Op die foto bo, van links na regs, Prof. Louise Warnich, Daniel Erasmus, en Prof. Resia Pretorius.
- Skrywer: Wiida Fourie-Basson
- Foto: Ignus Dreyer
