Największe odkrycie nowości wirus gatunek rzuca światło na ukrytą wirosferę.
Sztuczna inteligencja (AI) została wykorzystana do ujawnienia szczegółów różnorodnej i podstawowej gałęzi życia żyjącej tuż pod naszymi stopami i w każdym zakątku globu. Wirusy te nie tylko odgrywają znaczącą rolę w zdrowiu człowieka, ale są również powszechne w środowiskach ekstremalnych, co podkreśla ich kluczową rolę w ekosystemach i zapewnia wgląd w ewolucję i różnorodność wirusów.
Korzystanie z uczenie maszynowe narzędzia naukowcy odkryli 161 979 nowych gatunków RNA wirusa, co stanowi przełom, który może radykalnie poprawić naszą wiedzę na temat różnorodności biologicznej Ziemi i pomóc w identyfikacji milionów kolejnych wirusów, które należy jeszcze scharakteryzować.
Opublikowano 9 października w czasopiśmie Komórka Badanie przeprowadzone przez międzynarodowy zespół naukowców jest największym opublikowanym kiedykolwiek dokumentem dotyczącym odkrywania gatunków wirusów.
Ujawniono bezprecedensową różnorodność wirusów
„Zaoferowano nam wgląd w ukrytą w inny sposób część życia na Ziemi, ukazując niezwykłą różnorodność biologiczną” – powiedział starszy autor, profesor Edwards Holmes ze Szkoły Nauk Medycznych na Wydziale Medycyny i Zdrowia Uniwersytetu Uniwersytet w Sydney.
„To największa liczba nowych gatunków wirusów odkryta w jednym badaniu, ogromnie poszerzająca naszą wiedzę na temat wirusów, które żyją wśród nas” – powiedział profesor Holmes. „Znalezienie tak wielu nowych wirusów za jednym zamachem jest oszałamiające i po prostu zarysowuje powierzchnię, otwierając świat odkryć. Są jeszcze miliony do odkrycia i możemy zastosować to samo podejście do identyfikacji bakterii i pasożytów”.
Rola wirusów RNA w ekstremalnych środowiskach
Chociaż wirusy RNA są powszechnie kojarzone z chorobami ludzkimi, można je również spotkać w ekstremalnych środowiskach na całym świecie i mogą nawet odgrywać kluczową rolę w globalnych ekosystemach. W tym badaniu odkryto, że żyją w atmosferze, gorących źródłach i kominach hydrotermalnych.
„To, że w ekstremalnych środowiskach występuje tak wiele rodzajów wirusów, to tylko kolejny przykład ich fenomenalnej różnorodności i odporności na życie w najtrudniejszych warunkach, co potencjalnie daje nam wskazówki, jak powstały wirusy i inne elementarne formy życia” – powiedział profesor Holmes.
Postępy w identyfikacji wirusów za pomocą sztucznej inteligencji
Naukowcy zbudowali algorytm głębokiego uczenia się, LucaProt, do obliczania ogromnych zbiorów danych o sekwencji genetycznej, w tym długich genomów wirusów składających się z maksymalnie 47 250 nukleotydów i informacji złożonych genomowo, w celu odkrycia ponad 160 000 wirusów.
„Zdecydowana większość tych wirusów została już zsekwencjonowana i znajdowała się w publicznych bazach danych, ale były one tak odmienne, że nikt nie wiedział, co to jest” – powiedział profesor Holmes. „Obejmowały one to, co często nazywa się sekwencją „ciemnej materii”. Nasza metoda sztucznej inteligencji była w stanie uporządkować i sklasyfikować wszystkie te rozbieżne informacje, po raz pierwszy rzucając światło na znaczenie tej ciemnej materii.
Narzędzie AI zostało przeszkolone do obliczania ciemnej materii i identyfikowania wirusów na podstawie sekwencji i drugorzędowych struktur białka, którego wszystkie wirusy RNA wykorzystują do replikacji.
Przyszłe kierunki i zastosowania sztucznej inteligencji w wirusologii
Udało mu się znacznie przyspieszyć wykrywanie wirusów, co przy zastosowaniu tradycyjnych metod byłoby czasochłonne.
Współautor z Uniwersytetu Sun Yat-sen, kierownik instytucjonalny badania, profesor Mang Shi, powiedział: „Przy odkrywaniu wirusów polegaliśmy na żmudnych potokach bioinformatycznych, co ograniczało różnorodność, którą mogliśmy badać. Teraz mamy znacznie skuteczniejszy model oparty na sztucznej inteligencji, który oferuje wyjątkową czułość i swoistość, a jednocześnie pozwala nam znacznie głębiej zagłębić się w różnorodność wirusów. Planujemy zastosować ten model w różnych zastosowaniach.”
Współautorka dr Zhao-Rong Li, która prowadzi badania w Apsara Lab w Alibaba Cloud Intelligence, powiedziała: „LucaProt reprezentuje znaczącą integrację najnowocześniejszej technologii sztucznej inteligencji i wirusologii, pokazując, że sztuczna inteligencja może skutecznie wykonywać zadania w badaniach biologicznych. Integracja ta dostarcza cennych spostrzeżeń i zachęty do dalszego dekodowania sekwencji biologicznych i dekonstrukcji systemów biologicznych z nowej perspektywy. Będziemy także kontynuować nasze badania w dziedzinie sztucznej inteligencji dla wirusologii.”
Profesor Holmes powiedział: „Oczywistym kolejnym krokiem jest wyszkolenie naszej metody, aby znaleźć jeszcze więcej tej niesamowitej różnorodności i kto wie, jakie dodatkowe niespodzianki nas czekają”.
Odniesienie: „Korzystanie sztuczna inteligencja udokumentować ukrytą wirosferę RNA” autorstwa Xin Hou, Yong He, Pan Fang, Shi-Qiang Mei, Zan Xu, Wei-Chen Wu, Jun-Hua Tian, Shun Zhang, Zhen-Yu Zeng, Qin-Yu Gou, Gen- Yang Xin, Shi-Jia Le, Yin-Yue Xia, Yu-Lan Zhou, Feng-Ming Hui, Yuan-Fei Pan, John-Sebastian Eden, Zhao-Hui Yang, Chong Han, Yue-Long Shu, Deyin Guo, czerwiec Li, Edward C. Holmes, Zhao-Rong Li i Mang Shi, 9 października 2024 r., Komórka.
DOI: 10.1016/j.cell.2024.09.027
Badacze nie deklarują żadnych konkurencyjnych interesów. Badania były wspierane przez Chińską Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych, Program Nauki i Technologii w Shenzhen, Fundację Nauk Przyrodniczych prowincji Guangdong, Projekt Zespołu ds. Innowacji i Przedsiębiorczości „Pearl River Talent Plan” prowincji Guangdong, Fundusz Innowacji i Technologii w Hongkongu (ITF) oraz Fundusz Badań nad Zdrowiem i Medycyną. Profesor Holmes jest finansowany z grantu badawczego Australijskiej Narodowej Rady ds. Zdrowia i Badań Medycznych oraz z programu AIR@InnoHK administrowanego przez Komisję ds. Innowacji i Technologii Specjalnego Regionu Administracyjnego Hongkongu w Chinach.
