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　　記者10月10日從中山大學(xué)獲悉，中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院施莽教授團(tuán)隊(duì)與阿里云李兆融團(tuán)隊(duì)在《細(xì)胞》雜志（Cell）發(fā)表的論文報(bào)告了全球范圍的180個(gè)超群、16萬(wàn)余種的RNA病毒發(fā)現(xiàn)，大幅擴(kuò)展了全球RNA病毒的多樣性。

　　該研究將人工智能技術(shù)應(yīng)用于病毒鑒定，發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)研究方法未能發(fā)現(xiàn)的病毒“暗物質(zhì)”，探索了病毒學(xué)研究的新路徑。

　　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(lài)既有知識(shí)，面對(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)別效率低。在該研究中，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的人工智能算法能夠?qū)Σ《竞头遣《净蚪M序列深度學(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，研究團(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。其中23個(gè)超群無(wú)法通過(guò)序列同源方法識(shí)別。

　　“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?！笔┟дf(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，并發(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。

　　同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還識(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。

　　施莽表示，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，目前所看到的仍是“冰山一角”。（記者鄭天虹、楊淑馨）