Искусственный интеллект помог обнаружить более 160 000 новых видов вирусов
Искусственный интеллект (ИИ) позволил раскрыть детали разнообразной и фундаментальной ветви жизни, обитающей прямо у нас под ногами и в каждом уголке земного шара.
С помощью инструмента машинного обучения было обнаружено в общей сложности 161 979 новых видов РНК-вирусов. Исследователи полагают, что этот метод значительно улучшит картирование жизни на Земле и может помочь в идентификации ещё многих миллионов не охарактеризованных вирусов.
Исследование, опубликованное в журнале Cell международной командой учёных, является крупнейшей работой по открытию видов вирусов из когда-либо публиковавшихся.
«Нам открылось окно в скрытую часть жизни на Земле, раскрывающую удивительное биоразнообразие», — сказал старший автор, профессор Эдвардс Холмс из Университета Сиднея.
«Это самое большое количество новых видов вирусов, обнаруженных в рамках одного исследования, которое значительно расширяет наши знания о вирусах, живущих среди нас».
Хотя РНК-вирусы обычно ассоциируются с болезнями человека, они также встречаются в экстремальных условиях по всему миру и могут играть ключевые роли в глобальных экосистемах. В этом исследовании они были обнаружены в атмосфере, горячих источниках и гидротермальных жерлах.
«Тот факт, что в экстремальных условиях обитает так много типов вирусов, — это ещё один пример их феноменального разнообразия и жизнестойкости в самых суровых условиях, что потенциально даёт нам подсказки о том, как вирусы и другие элементарные формы жизни возникли», — отметил профессор Холмс.
Как работал инструмент ИИ
Исследователи создали алгоритм глубокого обучения LucaProt для обработки огромных массивов данных генетических последовательностей, включая длинные геномы вирусов до 47 250 нуклеотидов. Это позволило обнаружить более 160 000 вирусов.
«Подавляющее большинство этих вирусов уже было секвенировано и находилось в публичных базах данных, но они были настолько отличны от известных, что никто не знал, что они собой представляют», — пояснил профессор Холмс. — «Они составляют то, что часто называют последовательностным "тёмным веществом". Наш метод ИИ смог организовать и классифицировать всю эту разрозненную информацию, впервые пролив свет на значение этого тёмного вещества».
Инструмент ИИ был обучен анализировать это «тёмное вещество» и идентифицировать вирусы на основе последовательностей и вторичных структур белка, который все РНК-вирусы используют для репликации.
Это позволило значительно ускорить открытие вирусов, которое традиционными методами было бы очень трудоёмким.
«Раньше мы полагались на утомительные биоинформатические пайплайны для открытия вирусов, что ограничивало разнообразие, которое мы могли исследовать. Теперь у нас есть гораздо более эффективная модель на основе ИИ, которая предлагает исключительную чувствительность и специфичность и в то же время позволяет нам глубже погрузиться в вирусное разнообразие», — сказал соавтор, профессор Манг Ши из Университета Сунь Ятсена.
Соавтор исследования, доктор Чжао-Жун Ли из лаборатории Apsara компании Alibaba Cloud Intelligence, отметил, что LucaProt представляет собой значительную интеграцию передовых технологий ИИ и вирусологии, демонстрируя, что ИИ может эффективно выполнять задачи в области биологических исследований.
Профессор Холмс заявил, что очевидным следующим шагом является обучение их метода для поиска ещё большего количества этого удивительного разнообразия.