Oprócz zajmującego się fizjologią molekularną i biofizyką prof. Minora (absolwenta wydziału fizyki Uniwersytetu Warszawskiego) w skład zespołu badawczego wchodzą naukowcy z USA, Polski i Austrii. Mając na względzie lawinę danych naukowych wygenerowanych w odpowiedzi na pandemię COVID-19, prof. Minor i jego współpracownicy wzywają do stworzenia "zaawansowanego systemu informacyjnego" (AIS), aby pomóc integrować, monitorować i oceniać ogromne ilości danych, które zostaną opracowane, gdy naukowcy ujawnią budowę molekularną kolejnego patogenu stanowiącego duże zagrożenie biologiczne. Informacje na temat kształtu, struktury i funkcji patogenu są niezbędne do opracowywania nowych leków, szczepionek i metod leczenia. Na przykład dostępne obecnie szczepionki COVID-19 są skierowane przeciwko białku "kolca" na powierzchni wirusa SARS-CoV-2. System odpowiedzią na natłok informacji - Modele strukturalne i inne wyniki eksperymentalne produkowane przez różne laboratoria muszą być zgodne ze standardową procedurą oceny, aby zapewnić ich dokładność i zgodność z przyjętymi standardami naukowymi - powiedział prof. Minor. - Standaryzowana walidacja jest ważna dla wszystkich dziedzin nauk biomedycznych, zwłaszcza dla modeli strukturalnych, które są często wykorzystywane jako punkt wyjścia w późniejszych badaniach, takich jak sterowane komputerowo badania dokowania leków i eksploracja danych. Nawet pozornie nieistotne błędy mogą sprowadzić takie badania na manowce - dodał. Ważną rolą "zaawansowanego systemu informacyjnego" byłaby identyfikacja danych, które należałoby udoskonalić i ulepszyć. Kluczowe znaczenie ma to, aby dane strukturalne i inne dane dotyczące patogenów były jak najbardziej dokładne, a naukowcy z różnych dziedzin mówili tym samym językiem. Proponowany AIS pomógłby zapewnić zgodność w różnych dyscyplinach. - Opublikowano prawie 100 tys. artykułów związanych z COVID-19, a ponad tysiąc modeli makrocząsteczek kodowanych przez SARS-CoV-2 zostało ustalonych eksperymentalnie w ciągu około roku. Żaden człowiek nie jest w stanie "przetrawić" tej ilości informacji - powiedział Minor. - Uważamy, że najbardziej obiecującym rozwiązaniem problemu przeciążenia informacją i braku skutecznego ich wyszukiwania jest stworzenie zaawansowanego systemu informacyjnego, który jest w stanie zbierać wyniki ze wszystkich odpowiednich zasobów i prezentować informacje w pouczający sposób, promujący zrozumienie i wiedzę - stwierdził. Zobacz także: <a href="https://wydarzenia.interia.pl/raporty/raport-koronawirus-chiny/aktualnosci/news-usa-covid-trzecia-najczestsza-przyczyna-smierci,nId,5141617" target="_blank">USA: Covid trzecią najczęstszą przyczyną śmierci</a> "Następnym razem możemy nie mieć tyle szczęścia" Naukowcy przyznają, że realizacja ich propozycji byłaby dużym przedsięwzięciem. Inne inicjatywy, które starały się zaoferować podobne korzyści na mniejszą skalę, pojawiały się i już zniknęły. "Tworzenie AIS niewątpliwie będzie wymagało współpracy wielu naukowców, którzy są ekspertami w swoich dziedzinach, ale wydaje się, że jest to jedyny sposób na przygotowanie nauki biomedycznej na następną pandemię" - piszą naukowcy w nowym artykule naukowym, w którym przedstawiają swoją propozycję. "W historii ludzkości pandemia COVID-19 jest stosunkowo łagodna w porównaniu z dżumą dymieniczą (czarną śmiercią), która zabiła sto razy więcej ludzi" - podsumowują autorzy. "Następnym razem możemy nie mieć tyle szczęścia" - dodają. Wśród autorów publikacji znaleźli się: David R. Cooper, Marcin Cymborowski, Marek Grabowski, Ivan G. Shabalin (University of Virginia), Joanna M. Macnar (Uniwersytet Warszawski), Mirosław Gilski (Uniwersytet Adama Mickiewicza w Poznaniu), Dariusz Brzeziński, Marcin Kowiel, Mariusz Jaskóski (Zakład Krystalografii - Centrum Badań Biokrystalograficznych PAN w Poznaniu), Zbigniew Dauter, Alexander Wlodawer (Center for Structural Biology, National Cancer Institute, Frederick, Maryland, USA), Bernhard Rupp (Institute of Genetic Epidemiology, Medical University Innsbruck, Austria).