10月9日，《细胞》杂志（Cell）刊发了中山大学与阿里云、悉尼大学教授Edward Holmes合作的最新科研成果。他们手机版了全球范围的180个超群、16万余种的核糖核酸（RNA）病毒发现，这是迄今为止规模最大的RNA病毒研究，大幅扩展全球RNA病毒的多样性。

“新病毒的发现，刷新着app家对病毒圈的认识。”论文共同通讯作者、中山大学明升手机版院教授施莽对《明升中国app报》表示，该研究将人工智能技术应用于病毒鉴定，发现了传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，为病毒学研究开创了一种全新的范式。

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传统病毒发现方法遇瓶颈

病毒是世界上最神秘的微生物，与人类健康息息相关。全球病毒种类繁多且高度分化，在生态系统中扮演着至关重要的角色。但是，目前已知的病毒种类仍十分有限，用更高效、更精准的方法发现和鉴定新病毒，一直是病毒学研究的基础工作。

最早，人们通过分离培养病毒，在显微镜下观察确认病毒的存在。随着明升m88组学的发展，app家们能够利用测序技术，比较未知病毒和已知病毒核酸序列的相似性，识别和鉴定新病毒。这种方法十分依赖对病毒的既有认知。

“传统的病毒发现方法包括病毒分离和明升m88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，尤其在面对缺乏同源性或同源性极低的‘暗物质病毒’时，这种序列同源性比对的方法很容易失灵。”施莽说。

人工智能技术的引入使突破“已知”寻找“未知”成为可能。研究中，团队采用的核心算法LucaProt是一种能够深度学习的Transformer模型，在大量学习病毒和非病毒基因组序列后，可以自主形成一套关于病毒的判断标准，从而在大量的RNA测序数据集中挖掘出病毒序列。

在测试中，LucaProt表现出极高的准确性和特异性，假阳性率为0.014%，假阴性率为1.72%。在与其他病毒挖掘工具的对比中，它也在处理较长序列的方面展现出优势。

“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app家更快地锁定潜在病原体。”施莽说。

大幅拓宽RNA病毒库

利用LucaProt，研究团队对来自全球生物环境样本的10487份RNA测序数据进行病毒挖掘，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，使RNA病毒超群数量扩容约9倍。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”。

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“这些病毒不仅指感染人类的病原体，还包括广泛存在于环境中的、感染各类生物的病毒。例如：各种动物、植物、单细胞原生生物、真菌、细菌和古菌都可能感染病毒。”论文第一作者、中山大学明升手机版院博士侯新表示，深入了解环境中的病毒，有助于我们更好地理解整个生态系统的运作机制。“我们可以利用这种方法发现与人类疾病密切相关的病毒，用于新发传染病的监测和预警。”

依靠数据挖掘出来的新病毒，是否会停留在数字层面？侯新表示，通过对新发现病毒的分析，app家们对病毒圈的认知也在不断深化。

通过进一步分析，研究团队发现迄今为止最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸；识别出超出以往认知的基因组结构，展示了RNA病毒基因组进化的灵活性；此外，在高温的深海热泉等极端环境中，RNA病毒依旧存在多样性。

“病毒的多样性远超人类想象，人类目前所看到的仍是冰山一角。”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。“该研究中，病毒的发现运用了人工智能的技术，但分类仍基于现有的体系进行。面对远源的新病毒，现有的分类体系已经显得力不从心。”

助力破解更多科研难题

记者了解到，LucaProt虽然是一个专门为RNA病毒发现设计的模型，但它同时融合了对蛋白质序列和隐含结构信息识别的功能，也可用于蛋白质功能的鉴定。该研究中，研究团队开源了LucaProt模型，并通过在线网站分享给全球app家。

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“这个框架正在逐步成为该领域的前沿工具，也开始被应用到其他类型的蛋白质鉴定和功能发现任务上。”论文共同通讯作者、阿里云生物计算总监李兆融表示，人工智能正在逐步改变app家解决包括病毒学在内的各类app问题的方式。

“人工智能在解决生物学app问题中具有更广泛的应用潜力。”广州实验室研究员、上海生物信息技术研究中心主任李亦学认为，LucaProt能够从序列和空间结构两个水平上，融合提取RNA病毒基因组序列的长程相关信息和组成特征，能够先验地识别数据中RNA病毒组成的模式和特征，这是传统的基于同源分析的进化分析方法难以企及的。

明升中国工程院院士徐建国表示，LucaProt的成功标志着人工智能算法在病毒发现方面的重大突破。未来，人工智能方法有望成为微生物学领域的主要工具，并可应用于病毒对人类致病性的预测。

“我们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，解决明升m88app领域的重要问题。”李兆融表示，“中山大学团队负责病毒学方面的问题，而阿里云团队则专注于人工智能模型的开发和计算。”

相关论文信息：http://doi.org/10.1016/j.cell.2024.09.027