Genoom gebaseerde risicoinschatting voor virale pathogenen in een "OneHealth" context

Algemeen kader

In het domein van de plantenziekten, meer bepaald van de plantenvirussen, heeft het onderzoeksproject GenoPREDICT een bruikbare voorspellingstool ontwikkeld die het risico op toekomstige uitbraken van ziekten, veroorzaakt door RNA-virussen, beter inschat.  RNA-virussen, met name uit het Riboviria-rijk, vormen een grote uitdaging voor de wereldwijde ziektebestrijding, vanwege hun snelle evolutie en aanpassingsvermogen aan de gastheer. Bij de beëindiging van het project is de valorisatie al een feit: er is een tool beschikbaar die de Belgische NPPO (National Plant Protection Organization) kan implementeren om haar monitoringsprogramma's naar virusziekten gerichter te kunnen opstellen. De tool wordt in een natraject geoptimaliseerd op vlak van gemakkelijke (online) toegankelijkheid.  

Onderzoeksaanpak

Het project volgde een driestappenplan: (1) het samenstellen van een uitgebreide virale proteomische database, (2) het ontwikkelen van machine learning-modellen voor voorspellende analyses, en (3) het valideren van modellen op zowel goed gekarakteriseerde als slecht gekarakteriseerde virus soorten. Dit project heeft dus multidisciplinaire expertise geïntegreerd, waaronder virologie, bio-informatica en datawetenschappen, teneinde een schaalbare, datagestuurde tool te bouwen voor het begrijpen van virusevolutie. Het uiteindelijke doel was om een voorspellende tool te creëren dat in staat is om potentiële uitbraakrisico's te identificeren door de belangrijkste biologische kenmerken van onbekende virussen te beoordelen. 

Relevantie/Valorisatie

De relevantie is groot. Naast de beschikbaarheid van de voorspellingstool heeft GenoPREDICT waardevolle wetenschappelijke inzichten opgeleverd in virus-gastheerinteracties, transmissiemechanismen en evolutionaire dynamiek. Die zijn cruciaal voor de voorbereiding op epidemieën en de wereldwijde (planten)gezondheidsveiligheid. NPPO belooft aandacht te besteden aan het up-to-date houden van de database, essentieel voor de relevantie van de tool naar de toekomst toe.