AI发现超16万种RNA病毒，中山大学、阿里云联合研究成果在国际顶刊《Cell》发表

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中山大学与阿里云合作，利用AI和云计算技术取得重大突破，在国际顶级学术期刊《Cell》上发表了最新研究成果。该研究发现了180个超群和超过16万种全新RNA病毒，是已知病毒数量的近30倍，极大地扩展了人们对RNA病毒多样性和演化历史的认知。

这项研究采用了一种基于深度学习的RNA病毒发现方法，标志着深度学习技术在病毒学研究领域的里程碑式进展，为病毒研究开辟了新的途径。《Cell》作为生命科学领域的顶级期刊，其发表论文的竞争异常激烈，此次成果的入选充分证明了其研究价值。

传统病毒鉴定方法依赖于序列同源性比对，效率低下且难以识别缺乏同源性的“暗物质病毒”。而这项研究利用全新的深度学习模型“LucaProt”，有效解决了这一难题。“LucaProt”模型基于Transformer框架和大模型表征技术，结合蛋白质序列和结构特征，在独立测试数据集上展现出极高的准确性和特异性，假阳性率仅为0.014%，假阴性率为1.72%。

研究团队分析了来自全球10,487份生物环境样本数据，发现了513,134条病毒基因组，涵盖161,979个潜在病毒种和180个RNA病毒超群。这使得RNA病毒超群数量增加了约9倍，病毒种类增加了约30倍。其中，23个超群无法通过传统方法识别，代表了病毒世界的“暗物质”。

此外，该研究还取得了其他重要发现，例如发现了迄今为止最长的RNA病毒基因组（47,250个核苷酸），揭示了RNA病毒基因组进化的新机制，以及在极端环境（如深海热泉）中RNA病毒的多样性。

中山大学医学院教授施莽指出，AI在科学研究中的应用已成为不可逆转的趋势，并为探索科学问题带来了突破性进展。阿里云飞天实验室算法专家贺勇则表示，这项研究成果刷新了人类对病毒世界的认知，有助于提前预警未来大流行，并推动RNA病毒疫苗的研发。

据了解，阿里云近年来积极与国内科研机构合作，在生命科学领域已取得一系列重要成果，例如开发了核酸和蛋白质统一基础模型LucaOne等。

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