（人民日报健康客户端 记者 韩金序 徐诗瑜）10月9日，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》（Cell）杂志上发表论文称，人工智能技术应用于病毒鉴定后，报告了180个超群、超过16万种全球RNA病毒，发现了传统方法未能发现的病毒“暗物质”。
“人工智能用于监测能够更加准确、方便、高效地找到RNA病毒，包括与人类致病相关的病原体，甚至是引起下一次疾病大暴发的病原体。”10月11日，施莽告诉人民日报健康客户端记者，RNA病毒是一类以RNA作为遗传物质的病毒，它们的遗传信息直接存储在RNA分子中。生活中常见的流感病毒、新冠病毒等都属于RNA病毒。RNA病毒复杂多样，用传统方法探寻RNA病毒种类十分有限，人工智能的方法体系让探知更多的RNA病毒成为可能。
此次研究的一大亮点在于采用了基于人工智能的技术来分析大量的基因组数据。施莽解释，研究中，团队采用的核心算法LucaProt是一种能够深度学习的人工智能模型，在大量学习病毒和非病毒基因组序列后，可以自主形成一套关于病毒的判断标准，从而在大量的RNA测序数据集中挖掘出病毒序列。
利用LucaProt，研究团队对来自全球生物环境样本的10487份RNA测序数据进行病毒挖掘，发现了超过51万条病毒基因组，代表超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群（相当于门或纲的分类级别），使RNA病毒超群数量扩容约9倍。其中23个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。
施莽表示，这种方法不仅能识别与已知病毒差异较小的病毒，还可以发现此前未曾描述的新型病毒，对于监测潜在的新发传染病具有重大意义。“通过我们的方法，即便一种全新的病毒与已知病毒的同源性较低，也能被准确检测出来。”
在这项研究之前，国际病毒分类委员会（ICTV）定义的RNA病毒种类不超过5000种，而此次发现的新RNA病毒种类超过16万种。“这项研究表明自然界中病毒的多样性远超我们的想象。”施莽表示，“此外，并非所有发现的病毒都与疾病相关。许多病毒是生态系统中不可或缺的一部分，这提醒我们应当以更加平衡的视角看待病毒的存在，不要谈‘毒’色变。”
