記者10月10日從中山大學(xué)獲悉，中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院施莽教授團隊與阿里云李兆融團隊在《細(xì)胞》雜志（Cell）發(fā)表的論文報告了全球范圍的180個超群、16萬余種的RNA病毒發(fā)現(xiàn)，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(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。

　　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，面對RNA病毒這種高度分化、種類繁多且容易變異的病毒識別效率低。在該研究中，團隊開發(fā)的人工智能算法能夠?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，研究團隊在來自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了超過51萬條病毒基因組，代表超過16萬個潛在病毒種及180個RNA病毒超群。其中23個超群無法通過序列同源方法識別。

　　“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，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。

　　通過進一步分析，團隊報告了迄今最長的RNA病毒基因組，長度達到47250個核苷酸，并發(fā)現(xiàn)了超出以往認(rèn)知的基因組結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)出RNA病毒基因組進化的靈活性。

　　同時，團隊還識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，進一步表明還有更多類型的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(yuǎn)超人類想象，目前所看到的仍是“冰山一角”。（記者鄭天虹、楊淑馨）