【大公報訊】記者盧靜怡報道：近日，中山大學醫學院施莽教授團隊與阿里雲李兆融團隊在《細胞》雜誌（Cell）發表論文，報告了全球範圍共180個超群、16萬餘種RNA（核糖核酸）病毒的發現，大幅擴展了全球RNA病毒的多樣性。該研究將人工智能技術應用於病毒鑒定，發現了傳統研究方法未能發現的病毒「暗物質」，探索了病毒學研究的新路徑。據悉，研究團隊開發的LucaProt人工智能算法，能夠深度學習病毒和非病毒基因組序列，並在數據集中自主判斷病毒序列。利用這套算法，研究團隊在來自全球生物環境樣本的10487份RNA測序數據中，發現了超過51萬條病毒基因組，代表超過16萬個潛在病毒種及180個RNA病毒超群存在。
「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別中尤為重要。特別是在疫情暴發時，人工智能的速度和精度可以幫助科學家更快地鎖定潛在病原體。」施莽介紹說。
通過進一步分析，研究團隊報告了迄今最長的RNA病毒基因組，其長度達到47250個核甘酸；發現了超出以往認知的基因組結構；識別到多種病毒功能蛋白，特別是與細菌相關的功能蛋白，進一步表明還有更多類型的RNA噬菌體亟待探索。這些新病毒的發現，刷新着科學家對病毒圈的認識。
