在近期的科学研究中，中山大学医学院的施莽教授团队与阿里云的李兆融团队联合发表了一篇具有重要意义的论文，研究成果被《细胞》杂志收录。他们宣布发现了全球范围内180个RNA病毒超群，超过16万种潜在新型RNA病毒，这一发现显著扩展了人类对RNA病毒多样性的认知。本研究不仅展示了人工智能在生物医学领域的广泛应用可能性，更为病毒学研究提供了新的视角。
传统的病毒识别通常依赖于病毒分离与生命组学分析，这些方法大都依赖于已有理论知识，面对如RNA病毒这样高度变异的病原体，其识别效率颇为有限。施莽教授及其团队通过开发LucaProt这一先进的人工智能算法，能够对病毒及非病毒基因组序列进行深度学习，实现自我判断和识别病毒序列。在来自全球10487份RNA测序数据的分析中，他们竟然发现了超过51万条病毒基因组，涵盖了16万种潜在病毒，令人惊叹。
这一结果中包含的23个超群被称为“暗物质”，无法通过传统的序列同源识别方法察觉，揭示出病毒世界的复杂性和神秘性。施莽教授指出，"人工智能的算法模型能够挖掘出我们之前忽略或根本不知道的病毒，这种能力在疾病防控和新病原的快速识别中尤为重要。"尤其在疫情爆发时，快速识别潜在病原体的能力无疑是至关重要的。
通过对发现数据的进一步分析，研究团队还报告了迄今最长的RNA病毒基因组，达到了47250个核苷酸，这不仅刷新了科学界对RNA病毒基因组的理解，也展示了RNA病毒在基因组结构上的演化灵活性。此外，团队还识别了多种与细菌相关的功能蛋白，表明RNA噬菌体的种类多样性仍待深入探索。
更为重要的是，这项研究特意关注了一些极端环境，比如南极底泥、深海热泉、活性污泥以及盐碱滩，发现这些地方表现出丰富的RNA病毒种类和数量。这一发现带领科学家们重新审视病毒圈中的可能性，呼应施莽教授的观点：“面对远源的新病毒，现有的病毒分类体系已经显得力不从心。”在未来的研究中，病毒分类体系可能会在门、纲等更深层次的分类上进行重大调整。
研究的结果清晰表明，病毒的多样性远超人类的想象，而我们目前观测到的仅仅是冰山一角。施莽教授强调，未来的研究还应通过跨领域的合作进一步补充样本，以更全面地了解病毒的多样性及其生态。
此外，这项合作研究的成功也体现了云计算和人工智能在生命科学领域日益增长的作用。阿里云飞天实验室的AI4S-生物计算团队的参与，为这一深度学习应用提供了强大的技术支持。人工智能的迅速发展使得科学家们能够更快、更精准地进行数据分析，从而推动病毒学和其他生物学领域的进一步探索。
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