中新網(wǎng)北京10月10日電(記者 夏賓)中新網(wǎng)記者10日了解到，國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《Cell》在北京時(shí)間9日11時(shí)發(fā)表了中山大學(xué)與阿里云合作的科研成果，研究團(tuán)隊(duì)利用云計(jì)算與AI技術(shù)發(fā)現(xiàn)了180個(gè)超群、16萬(wàn)余種全新RNA病毒，是已知病毒種類的近30倍，大幅提升了業(yè)界對(duì)RNA病毒多樣性和病毒演化歷史的認(rèn)知。

　　《Cell》是國(guó)際公認(rèn)的享有最高學(xué)術(shù)聲譽(yù)的期刊之一，國(guó)內(nèi)每年入選《Cell》的論文數(shù)量?jī)H有數(shù)十篇。此次入選的論文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的RNA病毒發(fā)現(xiàn)方法，是深度學(xué)習(xí)算法在病毒發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的里程碑式進(jìn)展，為病毒學(xué)研究開(kāi)創(chuàng)了全新范式。

　　病毒與人類的健康密切相關(guān)，但人類已知已確認(rèn)的病毒種類僅有5000余種，這只是病毒世界的冰山一角。傳統(tǒng)RNA病毒鑒定方法高度依賴于序列同源性比對(duì)，即通過(guò)比較未知病毒與已知病毒的序列相似性來(lái)進(jìn)行識(shí)別。然而，RNA病毒種類繁多且高度分化，傳統(tǒng)方法難以捕捉缺乏同源性或同源性極低的“暗物質(zhì)病毒”，新病毒發(fā)現(xiàn)的效率較低。

　　AI與病毒學(xué)研究的結(jié)合正在突破這一難題。本篇論文提出了全新的深度學(xué)習(xí)模型"LucaProt"，它基于Transformer框架與大模型表征技術(shù)，結(jié)合蛋白質(zhì)序列和內(nèi)在結(jié)構(gòu)性特征，在獨(dú)立的測(cè)試數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異，具有極高的準(zhǔn)確性(假陽(yáng)性率僅為0.014%)和特異性(假陰性率為1.72%)。

　　據(jù)介紹，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)來(lái)自全球生物環(huán)境樣本的10487份數(shù)據(jù)進(jìn)行病毒挖掘，發(fā)現(xiàn)了513134條病毒基因組，代表161979個(gè)潛在病毒種及180個(gè)RNA病毒超群。使RNA病毒超群數(shù)量擴(kuò)容約9倍，病毒種類增加約30倍，其中23個(gè)超群無(wú)法通過(guò)序列同源方法識(shí)別，被稱為病毒圈的“暗物質(zhì)”。

　　該論文還揭示了多個(gè)病毒學(xué)領(lǐng)域新發(fā)現(xiàn)，例如發(fā)現(xiàn)迄今為止最長(zhǎng)的RNA病毒基因組，長(zhǎng)度達(dá)到47250個(gè)核苷酸；識(shí)別出超出以往認(rèn)知的基因組結(jié)構(gòu)，展示了RNA病毒基因組進(jìn)化的靈活性。此外，在高溫的深海熱泉等極端環(huán)境中，RNA病毒依舊存在多樣性。

　　中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授施莽表示，在科研領(lǐng)域，AI的應(yīng)用已經(jīng)勢(shì)不可擋，通過(guò)AI方法探索科學(xué)問(wèn)題已取得了重要突破?！斑@種研究范式將成為未來(lái)科學(xué)界的常態(tài)，也可能成為我們認(rèn)知世界的重要手段?！?/p>

　　該論文共同第一作者、阿里云飛天實(shí)驗(yàn)室算法專家賀勇表示，基于“AI+病毒學(xué)”的新研究框架刷新了人類對(duì)病毒圈的認(rèn)識(shí)，隨著這種認(rèn)識(shí)的不斷完善，有助于人類對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的大流行進(jìn)行預(yù)警，以及進(jìn)一步推動(dòng)RNA病毒疫苗的研發(fā)。(完)