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据中山大学官微消息，10月9日，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）杂志上发表论文。报告发现了180个超群、超过16万种全球RNA病毒，这是迄今为止规模最大的RNA病毒研究，大幅扩展了全球RNA病毒的多样性。该研究将人工智能技术应用于病毒鉴定，发现了传统方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。

人工智能突破传统方法瓶颈

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。随着生命组学的发展，科学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。然而，RNA病毒是一种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒，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。

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。

刷新全球病毒圈认知

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”。

在这项研究中，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。

研究指出，新发现的病毒分布在地球的各类生态环境中。总体上，落叶层、湿地、淡水和废水环境的病毒多样性最高。然而，在南极底泥、深海热泉等极端环境中，RNA病毒的多样性和丰度并不低。

人工智能或助力破解更多科研难题

在论文中，研究团队开源了LucaProt模型，并通过在线网站分享给全球科学家。中国工程院院士徐建国表示，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。

据介绍，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，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。施莽教授说，“希望继续通过跨领域、紧密的科研合作，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。”

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