Исследование: революция в понимании вирусного разнообразия
В рамках нового исследования, проведённого с использованием искусственного интеллекта, учёные обнаружили 161 979 новых видов РНК-вирусов. Это открытие значительно расширяет наше понимание вирусного разнообразия на Земле.
Методология исследования
Исследование было проведено путём анализа генетических данных с использованием модели машинного обучения. Эта модель позволила выявить ранее неизвестные вирусы, скрытые в общедоступных базах данных. Результаты исследования показали наличие огромного количества вирусов в экстремальных условиях по всему миру, что демонстрирует их устойчивость и адаптивность.
Значение исследования
Исследование прокладывает путь к дальнейшему изучению вирусного и микробного разнообразия, потенциально меняя подходы учёных к изучению экосистем Земли. Это крупнейшее на сегодняшний день исследование по открытию видов вирусов, опубликованное в журнале Cell и проведённое международной командой исследователей.
Профессор Эдвардс Холмс: «Окно в скрытую часть жизни»
Профессор Эдвардс Холмс (Edwards Holmes), старший автор исследования, отметил, что оно представляет собой окно в скрытую часть жизни на Земле, раскрывающую замечательное биоразнообразие. Это самое большое количество новых видов вирусов, обнаруженных в ходе одного исследования, что значительно расширяет наши знания о вирусах, живущих среди нас.
Потенциал для дальнейших открытий
Хотя РНК-вирусы обычно связаны с болезнями человека, они также встречаются в экстремальных условиях по всему миру и могут играть ключевую роль в глобальных экосистемах. В этом исследовании они были обнаружены живущими в атмосфере, горячих источниках и гидротермальных источниках.
Вирусы в экстремальных условиях
Профессор Холмс отметил, что экстремальные условия содержат так много типов вирусов, что это является ещё одним примером их феноменального разнообразия и устойчивости к жизни в самых суровых условиях. Это потенциально даёт нам ключ к пониманию того, как появились вирусы и другие элементарные формы жизни.
Инструмент искусственного интеллекта
Инструмент искусственного интеллекта, использованный в исследовании, был разработан для вычисления огромного количества данных о генетических последовательностях, включая длинные геномы вирусов длиной до 47 250 нуклеотидов. Он смог организовать и классифицировать всю разрозненную информацию, впервые проливая свет на значение «тёмной материи».
Обучение модели искусственного интеллекта
Инструмент был обучен вычислять тёмную материю и идентифицировать вирусы на основе последовательностей и вторичных структур белка, которые используют все РНК-вирусы для репликации. Это значительно повысило эффективность и чувствительность исследования.
Соавторы исследования
Соавтор исследования, профессор Манг Ши (Mang Shi), отметил, что раньше для открытия вирусов мы полагались на утомительные биоинформатические конвейеры. Теперь у нас есть гораздо более эффективная модель на основе искусственного интеллекта, которая обеспечивает исключительную чувствительность и специфичность.
Будущие перспективы
Соавтор исследования, доктор Чжао-Ронг Ли (Zhao-Rong Li), отметил, что LucaProt представляет собой значительную интеграцию передовых технологий искусственного интеллекта и вирусологии. Это демонстрирует, что искусственный интеллект может эффективно выполнять задачи в области биологических исследований.
Заключение профессора Холмса
Профессор Холмс отметил, что следующий шаг — усовершенствовать наш метод, чтобы находить ещё больше этого удивительного разнообразия. Он выразил надежду на новые открытия и сюрпризы, которые ждут нас в будущем.
Литература.
“Using artificial intelligence to document the hidden virosphere” by Edwards Holmes et al. Cell
