AI發現超16萬種RNA病毒，中山大學、阿里云聯合研究成果在國際頂刊《Cell》發表

10月10日消息，國際頂級學術期刊《Cell》發表了中山大學與阿里云合作的科研成果，研究團隊利用云計算與AI技術發現了180個超群、16萬余種全新RNA病毒，是已知病毒種類的近30倍，大幅提升了業界對RNA病毒多樣性和病毒演化歷史的認知。 

 

《Cell》是國際公認學術聲譽最高的期刊，代表生命科學領域的最高水平。國內每年入選《Cell》的論文數量僅有數十篇。此次入選的論文提出了一種基于深度學習的RNA病毒發現方法，是深度學習算法在病毒發現領域的里程碑式進展，為病毒學研究開創了全新范式。

病毒與人類的健康密切相關，但人類已知已確認的病毒種類僅有5000余種，這只是病毒世界的冰山一角。傳統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，傳統方法難以捕捉缺乏同源性或同源性極低的“暗物質病毒”，新病毒發現的效率較低。

AI與病毒學研究的結合正在突破這一難題。本篇論文提出了全新的深度學習模型"LucaProt"，它基于Transformer框架與大模型表征技術，結合蛋白質序列和內在結構性特征，在獨立的測試數據集上表現優異，具有極高的準確性（假陽性率僅為0.014%）和特異性（假陰性率為1.72%）。

 

據介紹，研究團隊對來自全球生物環境樣本的10,487份數據進行病毒挖掘，發現了513,134條病毒基因組，代表161,979個潛在病毒種及180個RNA病毒超群。使RNA病毒超群數量擴容約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“。

該論文還揭示了多個病毒學領域新發現：發現迄今為止最長的RNA病毒基因組，長度達到47,250個核苷酸；識別出超出以往認知的基因組結構，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境中，RNA病毒依舊存在多樣性。

中山大學醫學院教授施莽表示：“在科研領域，AI的應用已經勢不可擋，通過AI方法探索科學問題已取得了重要突破。這種研究范式將成為未來科學界的常態，也可能成為我們認知世界的重要手段。”

該論文共同第一作者、阿里云飛天實驗室算法專家賀勇表示：“基于AI+病毒學的新研究框架刷新了人類對病毒圈的認識，隨著這種認識的不斷完善，有助于人類對未來可能發生的大流行進行預警，以及進一步推動RNA病毒疫苗的研發。”

據悉，過去幾年，阿里云積極與國內高校和研究機構展開合作，在生命科學領域已發表核酸和蛋白質統一基礎模型-LucaOne、RNA病毒發現-LucaProt、磷循環蛋白家族識別-LucaPCycle等研究成果。

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