中山大学团队借助人工智能技术发现大量全新RNA病毒

央视网消息 （记者 蔡嘉霓）记者10月11日获悉，中山大学医学院施莽教授团队与阿里云科研团队运用人工智能技术开展病毒鉴定，于近期取得最新科研成果——发现了传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，在《细胞》杂志（Cell）发表论文报告了全球范围的180个超群、16万余种的RNA病毒发现，为病毒学研究探索了新路径。

（图源：中山大学）

据悉，传统的病毒发现方法包括病毒分离和生命组学的生物信息学分析，高度依赖既有知识，面对RNA病毒这种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒识别效率低。

在该研究中，团队开发的LucaProt人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。利用这套算法，研究团队在来自全球生物环境样本的10487份RNA测序数据中发现了超过51万条病毒基因组，其中23个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。

通过进一步分析，团队报告了迄今最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸；发现超出以往认知的基因组结构，展现出RNA病毒基因组进化的灵活性；识别到多种病毒功能蛋白，特别是与细菌相关的功能蛋白，进一步表明还有更多类型的RNA噬菌体亟待探索；发现在南极底泥、深海热泉、活性污泥和盐碱滩等极端环境中，RNA病毒的数量和多样性仍然较高。

新病毒的发现，刷新着科学家对病毒圈的认识。施莽表示，研究展示了病毒多样性的深度，但广度仍有待更多样本的补充，“病毒的多样性远超人类想象，我们目前所看到的仍是冰山一角。”施莽说。