10月10日，中山大學醫學院施莽教授團隊與阿里云李兆融團隊在《細胞》雜志（Cell）發表的論文報告了全球范圍的180個超群、16萬余種的RNA病毒發現，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于病毒鑒定，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。在該研究中，團隊開發的人工智能算法能夠對病毒和非病毒基因組序列深度學習，并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。其中23個超群無法通過序列同源方法識別。

【機會前瞻】

近日，中山大學與阿里云聯合研究團隊在國際頂級學術期刊《Cell》上發表了一項重大科研成果，利用云計算與AI技術發現了超過16萬種全新的RNA病毒。這一發現不僅極大地擴展了科學界對RNA病毒多樣性的認識，也突顯了AI技術在現代科學研究中的巨大潛力。

研究團隊運用深度學習算法LucaProt，對來自全球的10487份RNA測序數據進行了深入分析，從而成功識別出51萬條病毒基因組、161979個潛在病毒種以及180個RNA病毒超群。尤為引人注目的是，其中23個超群無法通過傳統的序列同源方法識別，這些被稱為病毒圈“暗物質”的存在，為我們理解病毒的復雜性和多樣性提供了新的視角。

此次研究還揭示了迄今為止已知最長的RNA病毒基因組，長度達到47250個核苷酸，這一發現展示了RNA病毒基因組進化的靈活性和適應性。新發現的RNA病毒遍布于多種環境，包括空氣和溫泉等，且不同生態系統中病毒的多樣性和豐度存在顯著差異。