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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)勢不可擋，通過AI方法探索科學(xué)問題已取得了重要突破。“這種研究范式將成為未來科學(xué)界的常態(tài)，也可能成為我們認(rèn)知世界的重要手段?！?/p>

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，即通過比較未知病毒與已知病毒的序列相似性來進行識別。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。

滕博会app下载《Cell》是國際公認(rèn)的享有最高學(xué)術(shù)聲譽的期刊之一，國內(nèi)每年入選《Cell》的論文數(shù)量僅有數(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)域的里程碑式進展，為病毒學(xué)研究開創(chuàng)了全新范式。

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，在獨立的測試數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異，具有極高的準(zhǔn)確性(假陽性率僅為0.014%)和特異性(假陰性率為1.72%)。

據(jù)介紹，研究團隊對來自全球生物環(huán)境樣本的10487份數(shù)據(jù)進行病毒挖掘，發(fā)現(xiàn)了513134條病毒基因組，代表161979個潛在病毒種及180個RNA病毒超群。使RNA病毒超群數(shù)量擴容約9倍，病毒種類增加約30倍，其中23個超群無法通過序列同源方法識別，被稱為病毒圈的“暗物質(zhì)”。

該論文還揭示了多個病毒學(xué)領(lǐng)域新發(fā)現(xiàn)，例如發(fā)現(xiàn)迄今為止最長的RNA病毒基因組，長度達到47250個核苷酸；識別出超出以往認(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。