人工智能助力RNA病毒研究 开拓病毒学新领域

admin 阅读:108 2024-10-11 16:04:06 评论:0
10月9日,中山大学医学院的施莽教授团队与阿里云李兆融团队合作,在权威科学期刊《细胞》上发布了一项重要研究成果。他们揭示了全球范围内180个超群、超过16万种RNA病毒的存在,这一发现极大地拓宽了全球对于RNA病毒多样性的认识。这项研究创新性地运用了人工智能技术来鉴定病毒,为病毒学领域开辟了新的研究方向。传统病毒发现手段很大程度上依赖现有的知识体系,但在面对RNA病毒时,由于这类病毒的高度变异性、种类繁多以及易于突变的特性,传统的鉴定效率并不理想。研究团队因此设计了一种新型人工智能算法,该算法通过对病毒和非病毒基因组序列进行深度学习,能够独立辨别病毒序列。借助这一先进工具,团队从全球各地收集的10487份RNA测序数据中,新发现了超过51万个病毒基因组片段,这些片段代表着约16万个可能的新病毒种类及180个RNA病毒超群。尤为引人注目的是,其中有23个超群是此前使用常规序列比对方法无法识别的,它们被比喻为病毒界的“暗物质”。深入分析显示,这些新发现中包含了目前最长的RNA病毒基因组,其长度达到了47250个核苷酸,挑战了现有的基因组结构认知,展示了RNA病毒在进化上的高度灵活性。研究还揭示了多种前所未见的病毒功能蛋白,特别是那些与细菌相关的功能蛋白,提示着RNA噬菌体领域存在更广阔的未知等待探索。此外,研究发现即使在南极底泥、深海热泉等极端环境中,RNA病毒依旧保持着较高的数量和多样性。施莽教授强调,人工智能算法在病毒发现中的应用具有重大意义,它能揭示先前未被注意或完全未知的病毒信息,这对于疾病防控和新病原体的快速识别至关重要。特别是在疫情应对中,人工智能的高效与精准可加速科学家锁定可能的病原体,为疫情防控争取宝贵时间。

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