記者10月10日從中山大學(xué)獲悉，中山大學(xué)醫學(xué)院施莽教授團隊與阿里云李兆融團隊在《細胞》雜志（Cell）發(fā)表的論文報告了全球范圍的180個(gè)超群、16萬(wàn)余種的RNA病毒發(fā)現，大幅擴展了全球RNA病毒的多樣性。
該研究將人工智能技術(shù)應用于病毒鑒定，發(fā)現了傳統研究方法未能發(fā)現的病毒“暗物質(zhì)”，探索了病毒學(xué)研究的新路徑。
傳統的病毒發(fā)現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(lài)既有知識，面對RNA病毒這種高度分化、種類(lèi)繁多且容易變異的病毒識別效率低。在該研究中，團隊開(kāi)發(fā)的人工智能算法能夠對病毒和非病毒基因組序列深度學(xué)習，并在數據集中自主判斷病毒序列。
利用這套算法，研究團隊在來(lái)自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測序數據中發(fā)現了超過(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。其中23個(gè)超群無(wú)法通過(guò)序列同源方法識別。
“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。”施莽說(shuō)。
通過(guò)進(jìn)一步分析，團隊報告了迄今最長(cháng)的RNA病毒基因組，長(cháng)度達到47250個(gè)核苷酸，并發(fā)現了超出以往認知的基因組結構，展現出RNA病毒基因組進(jìn)化的靈活性。
同時(shí)，團隊還識別到多種病毒功能蛋白，特別是與細菌相關(guān)的功能蛋白，進(jìn)一步表明還有更多類(lèi)型的RNA噬菌體亟待探索。
施莽表示，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充。病毒的多樣性遠超人類(lèi)想象，目前所看到的仍是“冰山一角”。（記者鄭天虹、楊淑馨）
