中大团队借助人工智能技术发现大量全新RNA病毒

　　10月9日，中大智中山大学医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队在《细胞》（Cell）杂志发表论文，团队报告了全球范围的借助技术j9180个超群、16万余种的人工RNA病毒发现，大幅扩展全球RNA病毒的发现多样性。该研究将人工智能技术应用于病毒鉴定，大量毒发现了传统研究方法未能发现的全新病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的中大智新路径。

论文发表在《细胞》（Cell）杂志上。借助技术

　　传统的人工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，发现面对RNA病毒这种高度分化、大量毒j9种类繁多且容易变异的全新病毒识别效率低。在该研究中，中大智团队开发的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，代表超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。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”。

使用人工智能对全球病毒圈深度挖掘并分类。

　　“人工智能的算法模型能够挖掘出我们之前忽略或根本不知道的病毒，这种能力在疾病防控和新病原的快速识别中尤为重要。特别是在疫情暴发时，人工智能的速度和精度可以帮助科学家更快地锁定潜在病原体。”施莽说。

　　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；发现了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。

文章第一作者侯新（左三）和阿里云团队在中山大学医学院合影。

　　“面对远源的新病毒，现有的病毒分类体系已经显得力不从心。未来，这一体系在门、纲等更深层次的分类上，可能会有大规模的调整。”施莽说，“我们的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。”

　　施莽表示，这项研究与阿里云飞天实验室的AI4S-生物计算团队合作开展，希望未来继续通过跨领域科研合作，充分利用云计算和人工智能的优势，解决生命科学领域的重要问题。

　　南方网、粤学习记者 刘单燕

　　通讯员 朱嘉豪 李建平