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)杂志上发表论文称,人工智能技术应用于病毒鉴定后,报告了180个超群、超过16万种全球RNA病毒,发现了传统方法未能发现的病毒“暗物质”。
“人工智能用于监测能够更加准确、方便、高效地找到RNA病毒,包括与人类致病相关的病原体,甚至是引起下一次疾病大暴发的病原体。”10月11日,施莽告诉人民日报健康客户端记者,RNA病毒是一类以RNA作为遗传物质的病毒,它们的遗传信息直接存储在RNA分子中。生活中常见的流感病毒、新冠病毒等都属于RNA病毒。RNA病毒复杂多样,用传统方法探寻RNA病毒种类十分有限,人工智能的方法体系让探知更多的RNA病毒成为可能。
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(相当于门或纲的分类级别),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”。
施莽表示,这种方法不仅能识别与已知病毒差异较小的病毒,还可以发现此前未曾描述的新型病毒,对于监测潜在的新发传染病具有重大意义。“通过我们的方法,即便一种全新的病毒与已知病毒的同源性较低,也能被准确检测出来。”
在这项研究之前,国际病毒分类委员会(ICTV)定义的RNA病毒种类不超过5000种,而此次发现的新RNA病毒种类超过16万种。“这项研究表明自然界中病毒的多样性远超我们的想象。”施莽表示,“此外,并非所有发现的病毒都与疾病相关。许多病毒是生态系统中不可或缺的一部分,这提醒我们应当以更加平衡的视角看待病毒的存在,不要谈‘毒’色变。”
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