10月10日从中山大学获悉，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。
该研究将人工智慧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”，并探索了病毒学研究的新路径。
传统的病毒发现方法包
日本藤素 美国黑金 犀利 士威而钢 速效犀利士 印度威而钢 印度犀利士 双效犀利士 印度壮阳药 速效壮阳药 台湾强硬药局
括病毒分离和生命组学的生物资讯分析，高度依赖既有知识，面对RNA病毒这种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒辨识效率低。在该研究中，团队开发的人工智慧演算法能够对病毒和非病毒基因组序列进行深度学习，并在资料集中自主判断病毒序列。
利用这套演算法，研究团队在来自全球生物环境样本的10,487份RNA定序资料中发现了超过51万个病毒基因组，代表超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。其中23个超群无法透过序列同源方法辨识。
「人工智慧的演算法模型能够挖掘出我们之前忽略或根本不知道的病毒，这种能力在疾病防治和新病原的快速识别中尤为重要。特别是在疫情爆发时，人工智慧的速度和精确度可以帮助科学家更快地锁定潜在病原体。」施莽说。
透过进一步分析，团队报告了迄今最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸，并发现了超越以往认知的基因组结构，展现出RNA病毒基因组演化的灵活性。
同时，团队也辨识到多种病毒功能蛋白，特别是与细菌相关的功能蛋白，进一步显示还有更多类型的RNA噬菌体亟待探索。
施莽表示，研究展示了病毒多样性的深度，但广度仍有待更多样本的补充。病毒的多样性远超人类想像，目前所看到的仍是「冰山一角」。
