记者10月10日从中山大学获悉，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》杂志（Cell）发表的论文报告了全球范围的180个超群、16万余种的RNA病毒发现，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，发现了传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。

传统的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，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。在该研究中，团队开发的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。

“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，并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。

同时，团队还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。

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。病毒的多样性远超人类想象，目前所看到的仍是“冰山一角”。（记者郑天虹、杨淑馨）

记者10月10日从中山大学获悉，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》杂志（Cell）发表的论文报告了全球范围的180个超群、16万余种的RNA病毒发现，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，发现了传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。

传统的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，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。在该研究中，团队开发的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。

“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，并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。

同时，团队还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。

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。病毒的多样性远超人类想象，目前所看到的仍是“冰山一角”。（记者郑天虹、杨淑馨）