10月9日，中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院施莽教授團(tuán)隊(duì)與阿里云李兆融團(tuán)隊(duì)在《細(xì)胞》雜志（Cell）發(fā)表論文,，報(bào)告發(fā)現(xiàn)了全球范圍的180個(gè)超群,、16萬余種的RNA病毒,，大幅擴(kuò)展全球RNA病毒的多樣性,。該研究將人工智能技術(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,。
論文發(fā)表在《細(xì)胞》（Cell）雜志上傳統(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),，面對(duì)RNA病毒這種高度分化,、種類繁多且容易變異的病毒識(shí)別效率低。在該研究中,，團(tuán)隊(duì)開發(fā)的LucaProt人工智能算法能夠?qū)Σ《竞头遣《净蚪M序列深度學(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，研究團(tuán)隊(duì)在來自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了超過51萬條病毒基因組，代表超過16萬個(gè)潛在病毒種及180個(gè)RNA病毒超群,。其中23個(gè)超群無法通過序列同源方法識(shí)別,，被稱為病毒圈的“暗物質(zhì)”。使用人工智能對(duì)全球病毒圈深度挖掘并分類“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,。”施莽說,。通過進(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,。新病毒的發(fā)現(xiàn),，刷新著科學(xué)家對(duì)病毒圈的認(rèn)識(shí)。文章第一作者侯新（左三）和阿里云團(tuán)隊(duì)在中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院合影“面對(duì)遠(yuǎn)源的新病毒,，現(xiàn)有的病毒分類體系已經(jīng)顯得力不從心,。未來，這一體系在門,、綱等更深層次的分類上,，可能會(huì)有大規(guī)模的調(diào)整?！笔┟дf,，“我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,，我們目前所看到的仍是冰山一角?！笔┟П硎?，這項(xiàng)研究與阿里云飛天實(shí)驗(yàn)室的AI4S-生物計(jì)算團(tuán)隊(duì)合作開展，希望未來繼續(xù)通過跨領(lǐng)域科研合作，充分利用云計(jì)算和人工智能的優(yōu)勢(shì),，解決生命科學(xué)領(lǐng)域的重要問題,。文／廣州日?qǐng)?bào)新花城記者：林霞虹 通訊員：朱嘉豪、李建平圖由通訊員提供廣州日?qǐng)?bào)新花城編輯：何雪華
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