Искусственный интеллект (ИИ) был использован для раскрытия подробностей 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, что, по мнению исследователей, значительно улучшит картирование жизни на Земле и может помочь в идентификации многих миллионов еще не охарактеризованных вирусов.
Исследование, опубликованное в журнале Cell и проведенное международной группой исследователей, является крупнейшей когда-либо опубликованной работой по открытию видов вирусов.
«Нам открылось окно в ранее скрытую часть жизни на Земле, открыв удивительное биоразнообразие», — сказал старший автор исследования профессор Эдвардс Холмс из Сиднейского университета. «Это самое большое число новых видов вирусов, обнаруженных в ходе одного исследования, что значительно расширяет наши знания о вирусах, живущих среди нас».
«Обнаружить так много новых вирусов одним махом — это просто потрясающе, и это лишь верхушка айсберга, открывающая мир открытий. Нам предстоит открыть еще миллионы вирусов, и мы можем применить этот же подход к идентификации бактерий и паразитов», - добавил он.
Хотя РНК-вирусы обычно ассоциируются с человеческими заболеваниями , они также встречаются в экстремальных условиях по всему миру и даже могут играть ключевую роль в глобальных экосистемах. В этом исследовании они были обнаружены живущими в атмосфере, горячих источниках и гидротермальных источниках.
«То, что экстремальные среды являются переносчиками стольких типов вирусов, является еще одним примером их феноменального разнообразия и стойкости к выживанию в самых суровых условиях, что потенциально дает нам подсказки о том, как появились вирусы и другие элементарные формы жизни», — сказал профессор Холмс.
Исследователи создали алгоритм глубокого обучения LucaProt для обработки огромных массивов данных о генетических последовательностях, включая длинные геномы вирусов длиной до 47 250 нуклеотидов и сложную геномную информацию, что позволило обнаружить более 160 000 вирусов.
«Подавляющее большинство этих вирусов уже были секвенированы и находились в публичных базах данных, но они были настолько разными, что никто не знал, что это такое», — сказал профессор Холмс. «Они включают в себя то, что часто называют последовательностью «темной материи». Наш метод ИИ смог организовать и классифицировать всю эту разрозненную информацию, впервые проливая свет на значение этой темной материи».
Инструмент искусственного интеллекта был обучен вычислять темную материю и идентифицировать вирусы на основе последовательностей и вторичных структур белка, которые все РНК-вирусы используют для репликации.
Ему удалось значительно ускорить обнаружение вирусов, что при использовании традиционных методов заняло бы много времени.
«Раньше мы полагались на утомительные биоинформатические конвейеры для обнаружения вирусов, что ограничивало разнообразие, которое мы могли исследовать. Теперь у нас есть гораздо более эффективная модель на основе ИИ, которая обеспечивает исключительную чувствительность и специфичность и в то же время позволяет нам гораздо глубже изучить вирусное разнообразие. Мы планируем применять эту модель в различных приложениях», - отметил соавтор исследования профессор Манг Ши из Университета Сунь Ятсена.
«LucaProt представляет собой значительную интеграцию передовых технологий ИИ и вирусологии, демонстрируя, что ИИ может эффективно выполнять задачи в области биологических исследований», - сказал соавтор исследования Чжао-Жун Ли. «Эта интеграция обеспечивает ценную информацию и поддержку для дальнейшей расшифровки биологических последовательностей и деконструкции биологических систем с новой точки зрения. Мы также продолжим наши исследования в области ИИ для вирусологии».
«Очевидным следующим шагом станет обучение нашего метода обнаружению еще большего количества этого удивительного разнообразия, и кто знает, какие еще сюрпризы нас ждут», - резюмировал профессор Холмс.
