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Freier Journalist mit Fokus Wissenschaft, Medizin, Investigativ- und Datenjournalismus. Diplombiologe. European Science Journalist of the Year 2021 der European Federation for Science Journalism, 3. Preis Wissenschaftsjournalist des Jahres 2016 „Medium Magazin“, Arthur F. Burns Fellow 2012 bei der „Washington Post“. Hinweise immer willkommen.
In der Natur schlummert eine Vielzahl von Viren, die früher oder später von Tieren auf den Menschen übergehen und eine neue Epidemie auslösen könnten. Kann man besonders gefährliche Erreger ausmachen, bevor sie den Sprung machen? Das hätte große Vorteile, wie etwa die Erforschung von Behandlungsmöglichkeiten, noch bevor es zu Ausbrüchen kommt. Doch die Aufgabe ist nach jetzigem Wissensstand äußerst schwer – zu viele Viren und tierische Wirte (allein über 1000 verschiedene Fledermausarten) gibt es zu beobachten und erforschen.
Der empfohlene Artikel berichtet über einen neuartigen Ansatz, um sich dem Problem anzunähern: Durch Machine Learning arbeiten Forscher:innen daran, Eigenschaften von Wirten und auch Erregern herauszuarbeiten, die es wahrscheinlich machen, dass sie bei einem künftigen Sprung auf den Menschen eine Rolle spielen. Noch stecke die Technik in den Kinderschuhen, hätte aber großes Potential, so die Einschätzung von Expert:innen.
Quelle: Carl Zimmer EN www.nytimes.com
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