據(jù)介紹，傳統(tǒng)的病毒發(fā)現(xiàn)方法包括病毒分離和生命組學(xué)的生物信息學(xué)分析，高度依賴既有知識(shí)，對(duì)RNA病毒這種高度分化、種類(lèi)繁多且容易變異的病毒識(shí)別率低。

　　在該研究中，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的LucaProt人工智能算法，能夠?qū)Σ《竞头遣《净蚪M序列進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并在數(shù)據(jù)集中自主判斷病毒序列。利用這套算法，團(tuán)隊(duì)在來(lái)自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了超過(guò)51萬(wàn)條病毒基因組，代表超過(guò)16萬(wàn)個(gè)潛在病毒種及180個(gè)RNA病毒超群，大幅擴(kuò)展了全球RNA病毒的多樣性。其中，23個(gè)超群無(wú)法通過(guò)序列同源方法識(shí)別，被稱(chēng)為病毒圈的“暗物質(zhì)”。

　　“人工智能的算法模型能夠挖掘出我們之前忽略或根本不知道的病毒，這種能力在疾病防控和新病原的快速識(shí)別中尤為重要。特別是在疫情暴發(fā)時(shí)，人工智能的速度和精度可以幫助科學(xué)家更快地鎖定潛在病原體。”施莽說(shuō)。

　　通過(guò)進(jìn)一步分析，團(tuán)隊(duì)報(bào)告了迄今最長(zhǎng)的RNA病毒基因組，長(zhǎng)度達(dá)到47250個(gè)核苷酸；發(fā)現(xiàn)了超出以往認(rèn)知的基因組結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)出RNA病毒基因組進(jìn)化的靈活性；識(shí)別到多種病毒功能蛋白，特別是與細(xì)菌相關(guān)的功能蛋白，進(jìn)一步表明還有更多類(lèi)型的RNA噬菌體亟待探索；發(fā)現(xiàn)在南極底泥、深海熱泉、活性污泥和鹽堿灘等極端環(huán)境中，RNA病毒的數(shù)量和多樣性仍然較高。這些發(fā)現(xiàn)刷新了科學(xué)家對(duì)病毒圈的認(rèn)知。

　　“面對(duì)遠(yuǎn)源的新病毒，現(xiàn)有病毒分類(lèi)體系已經(jīng)顯得力不從心。未來(lái)，這一體系在門(mén)、綱等更深層次的分類(lèi)上，可能會(huì)有大規(guī)模調(diào)整。”施莽說(shuō)，他們的研究展示了病毒多樣性的深度，但廣度仍有待更多樣本的補(bǔ)充。病毒的多樣性遠(yuǎn)超人類(lèi)想象，目前看到的仍是冰山一角。

　　施莽表示，未來(lái)將繼續(xù)通過(guò)跨領(lǐng)域科研合作，充分利用云計(jì)算和人工智能優(yōu)勢(shì)，解決生命科學(xué)領(lǐng)域的重要問(wèn)題。

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