“通過LucaProt，我們發(fā)現(xiàn)了許多未研究過的病毒群體，以及具有特殊長度、復(fù)雜基因組結(jié)構(gòu)的RNA病毒類型。”中山大學(xué)醫(yī)學(xué)院施莽教授團(tuán)隊從“已知”中尋找“未知”，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于病毒鑒定。他們跨越重重技術(shù)難關(guān)，發(fā)現(xiàn)了大量全新RNA病毒。

過去，人們通過分離培養(yǎng)病毒，在顯微鏡下觀察確認(rèn)病毒的存在。隨著技術(shù)發(fā)展，科學(xué)家們利用測序技術(shù)，通過比較未知病毒和已知病毒核酸序列的相似性，來識別和鑒定新病毒。然而，這些傳統(tǒng)的病毒發(fā)現(xiàn)方法比較依賴既有知識，尤其在面對缺乏同源性或同源性低的“暗物質(zhì)病毒”時，很容易失靈。

如何突破傳統(tǒng)病毒發(fā)現(xiàn)方法的瓶頸，用更高效、更精準(zhǔn)的方法去發(fā)現(xiàn)和鑒定新病毒，并進(jìn)行下游的驗證工作？這是擺在中山大學(xué)研究團(tuán)隊面前的現(xiàn)實問題。

2020年起，中山大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了一種基于同源性的生物信息學(xué)算法，它能夠幫助科研人員發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)緣的病毒，但仍面臨著操作煩瑣，以及難以深入探測“暗物質(zhì)病毒”的技術(shù)難關(guān)。2022年，中山大學(xué)研究團(tuán)隊與阿里云李兆融團(tuán)隊的一次偶然交流，為發(fā)現(xiàn)“暗物質(zhì)病毒”帶來了契機。此后，兩個團(tuán)隊展開緊密合作，聯(lián)合開發(fā)用于病毒發(fā)現(xiàn)的人工智能模型。

合作的初期，中山大學(xué)研究團(tuán)隊對新興AI模型不熟悉，阿里云的算法工程師們不了解病毒學(xué)。為搭建服務(wù)于病毒鑒定的人工智能模型，雙方不斷為對方普及各自領(lǐng)域的知識。盡管相隔數(shù)千公里，在日常線上溝通的基礎(chǔ)上，他們還經(jīng)常互相拜訪，共同討論問題。

除溝通問題外，模型優(yōu)化也是一個不小的挑戰(zhàn)。當(dāng)時，中山大學(xué)研究團(tuán)隊基于蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，經(jīng)過測試后，模型的準(zhǔn)確率能達(dá)到80%以上，但團(tuán)隊認(rèn)為仍有提升空間。項目相關(guān)負(fù)責(zé)人回憶：“通過進(jìn)一步討論，我們意識到過去的研究過于依賴序列信息，而忽視了結(jié)構(gòu)信息的重要性。”因此，他們更新了模型，在傳統(tǒng)的序列比較基礎(chǔ)上，加入預(yù)測的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息。這樣的改進(jìn)大幅提升了區(qū)分RNA病毒的準(zhǔn)確性和效率。

反復(fù)優(yōu)化模型后，LucaProt人工智能算法能夠?qū)Σ《竞头遣《净蚪M序列深度學(xué)習(xí)，且能在數(shù)據(jù)集中后，自主判斷病毒序列。“與傳統(tǒng)方法相比，LucaProt結(jié)合了序列和預(yù)測結(jié)構(gòu)信息，在準(zhǔn)確性、效率以及檢測病毒多樣性方面，展現(xiàn)出了很大優(yōu)勢。”項目相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，LucaProt人工智能算法專為RNA病毒發(fā)現(xiàn)而設(shè)計，其框架融合了蛋白質(zhì)序列與隱含的結(jié)構(gòu)信息。科研人員輸入蛋白質(zhì)序列，就可以對該序列進(jìn)行判別。

“人工智能的速度和精度可以幫助科學(xué)家更快地鎖定潛在病原體，而這種能力在疾病防控和新病原的快速識別中尤為重要。”在施莽看來，人工智能是一位“好助手”。

在來自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測序數(shù)據(jù)中，研究團(tuán)隊利用這套算法，發(fā)現(xiàn)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，使RNA病毒超群數(shù)量擴(kuò)容約9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)”。

新病毒的發(fā)現(xiàn)，刷新著科學(xué)家對病毒圈的認(rèn)識。通過進(jìn)一步分析，團(tuán)隊報告了迄今最長的RNA病毒基因組，長度達(dá)到47250個核苷酸，并發(fā)現(xiàn)了超出以往認(rèn)知的基因組結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)出RNA病毒基因組進(jìn)化的靈活性。項目相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，LucaProt在未來將成為重要的病毒鑒定工具。隨著病毒數(shù)據(jù)積累得越來越多，研究團(tuán)隊可以在此基礎(chǔ)上開展增量訓(xùn)練，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)更多缺乏序列同源性的“暗物質(zhì)病毒”。

“病毒的多樣性遠(yuǎn)超人類想象，我們目前所看到的仍是冰山一角。”在施莽看來，團(tuán)隊的研究展示了病毒多樣性的深度，但廣度仍有待更多樣本的補充。（中國教育報-中國教育新聞網(wǎng)通訊員 張梓欣 記者 劉盾）