据博德研究所官网3月3日消息，美国麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的研究人员开发了首个应用机器学习诊断特定病毒的全自动系统ADAPT。研究人员基于CRISPR技术，使用可编程的引导RNA和CRISPR酶寻找特定病毒序列，并利用其开发的CARMEN技术测量了数千种引导RNA和病毒靶标组合的有效性。基于大量实验数据，研究人员开发出机器学习模型并以此打造了ADAPT。目前，ADAPT已为包括新冠病毒在内的近2000种病毒创建了更有效的诊断方法，且可随病毒的进化快速优化拓展，应用于基于其他序列的测试，从而为新出现的病毒创建高效诊断方法。相关研究成果发表于Nature Biotechnology期刊。

消息来源：https://www.broadinstitute.org/news/machine-learning-could-help-scientists-design-better-viral-diagnostics-0