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        中山大學(xué):解鎖“AI+病毒學(xué)”的科學(xué)密碼

        發(fā)布時(shí)間:2024-10-18 作者:張梓欣 劉盾 來(lái)源:中國(guó)教育新聞網(wǎng)

        “通過(guò)LucaProt,我們發(fā)現(xiàn)了許多未研究過(guò)的病毒群體,以及具有特殊長(zhǎng)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(duì)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(guò)去,人們通過(guò)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(cè)序技術(shù),通過(guò)比較未知病毒和已知病毒核酸序列的相似性,來(lái)識(shí)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(shí),尤其在面對(duì)缺乏同源性或同源性低的“暗物質(zhì)病毒”時(shí),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(yàn)證工作?這是擺在中山大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)面前的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

        2020年起,中山大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)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(cè)“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(duì)與阿里云李兆融團(tuán)隊(duì)的一次偶然交流,為發(fā)現(xiàn)“暗物質(zhì)病毒”帶來(lái)了契機(jī)。此后,兩個(gè)團(tuán)隊(duì)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(duì)對(duì)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(duì)方普及各自領(lǐng)域的知識(shí)。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)?;ハ喟菰L,共同討論問(wèn)題。

        除溝通問(wèn)題外,模型優(yōu)化也是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。當(dāng)時(shí),中山大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)基于蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,經(jīng)過(guò)測(cè)試后,模型的準(zhǔn)確率能達(dá)到80%以上,但團(tuán)隊(duì)認(rèn)為仍有提升空間。項(xiàng)目相關(guān)負(fù)責(zé)人回憶:“通過(guò)進(jìn)一步討論,我們意識(shí)到過(guò)去的研究過(guò)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(cè)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?!芭c傳統(tǒng)方法相比,LucaProt結(jié)合了序列和預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)信息,在準(zhǔn)確性、效率以及檢測(cè)病毒多樣性方面,展現(xiàn)出了很大優(yōu)勢(shì)?!表?xiàng)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(jì),其框架融合了蛋白質(zhì)序列與隱含的結(jié)構(gòu)信息??蒲腥藛T輸入蛋白質(zhì)序列,就可以對(duì)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(shí)別中尤為重要。”在施莽看來(lái),人工智能是一位“好助手”。

        在來(lái)自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中,研究團(tuán)隊(duì)利用這套算法,發(fā)現(xiàn)了超過(guò)51萬(wàn)條病毒基因組,代表超過(guò)16萬(wàn)個(gè)潛在病毒種及180個(gè)RNA病毒超群,使RNA病毒超群數(shù)量擴(kuò)容約9倍。其中23個(gè)超群無(wú)法通過(guò)序列同源方法識(shí)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(duì)病毒圈的認(rèn)識(shí)。通過(guò)進(jìn)一步分析,團(tuán)隊(duì)報(bào)告了迄今最長(zhǎng)的RNA病毒基因組,長(zhǎng)度達(dá)到47250個(gè)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(xiàng)目相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,LucaProt在未來(lái)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(lái)越多,研究團(tuán)隊(duì)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?!痹谑┟Э磥?lái),團(tuán)隊(duì)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(bǔ)充。(中國(guó)教育報(bào)-中國(guó)教育新聞網(wǎng)通訊員 張梓欣 記者 劉盾)

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