記者10日從中山大學(xué)獲悉，該校醫(yī)學(xué)院施莽教授團(tuán)隊(duì)與阿里云李兆融團(tuán)隊(duì)將人工智能(AI)技術(shù)應(yīng)用于病毒鑒定，發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)研究方法未能發(fā)現(xiàn)的病毒“暗物質(zhì)”,，探索了病毒學(xué)研究的新路徑。相關(guān)成果近日發(fā)表在國(guó)際期刊《細(xì)胞》上,。

　　據(jù)介紹,，傳統(tǒng)的病毒發(fā)現(xiàn)方法包括病毒分離和生命組學(xué)的生物信息學(xué)分析，高度依賴既有知識(shí),，對(duì)RNA病毒這種高度分化,、種類繁多且容易變異的病毒識(shí)別率低。

　　在該研究中,，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的LucaProt人工智能算法,，能夠?qū)Σ《竞头遣《净蚪M序列進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并在數(shù)據(jù)集中自主判斷病毒序列,。利用這套算法,，團(tuán)隊(duì)在來(lái)自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了超過(guò)51萬(wàn)條病毒基因組，代表超過(guò)16萬(wàn)個(gè)潛在病毒種及180個(gè)RNA病毒超群,，大幅擴(kuò)展了全球RNA病毒的多樣性,。其中，23個(gè)超群無(wú)法通過(guò)序列同源方法識(shí)別,，被稱為病毒圈的“暗物質(zhì)”,。

　　“人工智能的算法模型能夠挖掘出我們之前忽略或根本不知道的病毒，這種能力在疾病防控和新病原的快速識(shí)別中尤為重要,。特別是在疫情暴發(fā)時(shí),，人工智能的速度和精度可以幫助科學(xué)家更快地鎖定潛在病原體?！笔┟дf(shuō),。

　　通過(guò)進(jìn)一步分析，團(tuán)隊(duì)報(bào)告了迄今最長(zhǎng)的RNA病毒基因組,，長(zhǎng)度達(dá)到47250個(gè)核苷酸;發(fā)現(xiàn)了超出以往認(rèn)知的基因組結(jié)構(gòu),，展現(xiàn)出RNA病毒基因組進(jìn)化的靈活性;識(shí)別到多種病毒功能蛋白，特別是與細(xì)菌相關(guān)的功能蛋白,，進(jìn)一步表明還有更多類型的RNA噬菌體亟待探索;發(fā)現(xiàn)在南極底泥,、深海熱泉、活性污泥和鹽堿灘等極端環(huán)境中,，RNA病毒的數(shù)量和多樣性仍然較高,。這些發(fā)現(xiàn)刷新了科學(xué)家對(duì)病毒圈的認(rèn)知,。

　　“面對(duì)遠(yuǎn)源的新病毒，現(xiàn)有病毒分類體系已經(jīng)顯得力不從心,。未來(lái),，這一體系在門、綱等更深層次的分類上,，可能會(huì)有大規(guī)模調(diào)整,。”施莽說(shuō),，他們的研究展示了病毒多樣性的深度,，但廣度仍有待更多樣本的補(bǔ)充。病毒的多樣性遠(yuǎn)超人類想象,，目前看到的仍是冰山一角,。

　　施莽表示，未來(lái)將繼續(xù)通過(guò)跨領(lǐng)域科研合作,，充分利用云計(jì)算和人工智能優(yōu)勢(shì),，解決生命科學(xué)領(lǐng)域的重要問(wèn)題。(記者龍躍梅 通訊員朱嘉豪 李建平)

編輯：周大為