10月10日，中山大学医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队在《细胞》杂志（Cell）发表的论文报告了全球范围的180个超群、16万余种的RNA病毒发现，大幅扩展了全球RNA病毒的多样性。该研究将人工智能技术应用于病毒鉴定，发现了传统研究方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。在该研究中，团队开发的人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。利用这套算法，研究团队在来自全球生物环境样本的10487份RNA测序数据中发现了超过51万条病毒基因组，代表超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。其中23个超群无法通过序列同源方法识别。
【机会前瞻】
近日，中山大学与阿里云联合研究团队在国际顶级学术期刊《Cell》上发表了一项重大科研成果，利用云计算与AI技术发现了超过16万种全新的RNA病毒。这一发现不仅极大地扩展了科学界对RNA病毒多样性的认识，也突显了AI技术在现代科学研究中的巨大潜力。
研究团队运用深度学习算法LucaProt，对来自全球的10487份RNA测序数据进行了深入分析，从而成功识别出51万条病毒基因组、161979个潜在病毒种以及180个RNA病毒超群。尤为引人注目的是，其中23个超群无法通过传统的序列同源方法识别，这些被称为病毒圈“暗物质”的存在，为我们理解病毒的复杂性和多样性提供了新的视角。
此次研究还揭示了迄今为止已知最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸，这一发现展示了RNA病毒基因组进化的灵活性和适应性。新发现的RNA病毒遍布于多种环境，包括空气和温泉等，且不同生态系统中病毒的多样性和丰度存在显著差异。
