161,000 を超える RNA ウイルスが AI によって発見され、広大で未調査のウイルスの多様性が明らかになり、さらなる科学的進歩の準備が整いました。クレジット: SciTechDaily.com
新種のウイルスの最大の発見は、隠されたウイルス圏に光を当てます。
人工知能 (AI) は、私たちの足元や地球の隅々に生息する、生命の多様かつ基本的な分野の詳細を明らかにするために使用されてきました。これらのウイルスは人間の健康に重要な役割を果たすだけでなく、極限環境でも蔓延しており、生態系におけるウイルスの重要な役割を強調し、ウイルスの進化と多様性についての洞察を提供します。
研究者らは機械学習ツールを使用して、161,979 種の新種の RNA ウイルスを発見しました。これは、地球の生物多様性についての理解を劇的に高め、まだ特徴づけられていない数百万のウイルスの特定に役立つ可能性がある画期的な成果です。
10月9日発行の雑誌に掲載されました 細胞 国際的な研究者チームによって実施されたこの研究は、これまでに発表されたウイルス種の発見論文としては最大のものである。
前例のないウイルスの多様性が明らかに
「私たちは地球上の生命の隠れた部分への窓を提供され、驚くべき生物多様性を明らかにしました」とシドニー大学医学部医学科の主任著者エドワーズ・ホームズ教授は述べた。
「これは単一の研究で発見された新種のウイルス種としては最多であり、私たちの中に生息するウイルスについての知識が大幅に拡大しました」とホームズ教授は述べた。 「これほど多くの新しいウイルスを一度に発見することは驚くべきことであり、表面をなぞっただけで、発見の世界が開かれます。さらに何百万もの発見が必要であり、これと同じアプローチを細菌や寄生虫の特定にも適用できます。」
極限環境におけるRNAウイルスの役割
RNA ウイルスは一般に人間の病気と関連していますが、世界中の極限環境でも発見されており、地球規模の生態系において重要な役割を果たしている可能性もあります。この研究では、彼らが大気中、温泉、熱水噴出孔に生息していることが発見されました。
「極限環境にこれほど多くの種類のウイルスが存在するということは、ウイルスの驚異的な多様性と、最も過酷な環境で生存する粘り強さを示す一例にすぎず、ウイルスやその他の元素生命体がどのようにして誕生したかについての手がかりを与えてくれる可能性がある」とホームズ教授は述べた。
AIによるウイルス識別の進歩
研究者らは、最大 47,250 ヌクレオチドの長いウイルスゲノムや 160,000 を超えるウイルスを発見するためのゲノム的に複雑な情報を含む、膨大な遺伝子配列データを計算する深層学習アルゴリズム LucaProt を構築しました。
「これらのウイルスの大部分はすでに配列決定されており、公開データベースにありましたが、非常に多様だったので、それが何なのか誰も知りませんでした」とホームズ教授は語った。 「それらは、しばしば「暗黒物質」配列と呼ばれるものを構成していました。私たちの AI 手法は、このさまざまな情報をすべて整理して分類することができ、この暗黒物質の意味を初めて明らかにしました。
この AI ツールは、暗黒物質を計算し、すべての RNA ウイルスが複製に使用するタンパク質の配列と二次構造に基づいてウイルスを識別するように訓練されました。
ウイルス学における AI の将来の方向性と応用
従来の方法を使用した場合、時間がかかるウイルスの発見を大幅に迅速化することができました。
この研究の機関責任者である中山大学の共著者であるマン・シー教授は、次のように述べています。現在、私たちは、優れた感度と特異性を提供すると同時に、ウイルスの多様性をより深く掘り下げることを可能にする、より効果的な AI ベースのモデルを手に入れました。私たちはこのモデルをさまざまなアプリケーションに適用する予定です。」
Alibaba Cloud Intelligence の Apsara Lab で研究している共著者の Zhao-Rong Li 博士は次のように述べています。「LucaProt は最先端の AI テクノロジーとウイルス学の重要な統合を表しており、AI が生物学的探索におけるタスクを効果的に達成できることを示しています。この統合は、生物学的配列のさらなる解読と新しい視点からの生物学的システムの解体に対する貴重な洞察と奨励を提供します。また、ウイルス学用AIの分野でも研究を続けていきます。」
ホームズ教授は、「明らかに次のステップは、この驚くべき多様性をさらに発見できるように私たちの手法を訓練することです。そして、どんなさらなる驚きが待っているかは誰にもわかりません。」と述べました。
参考文献：「人工知能を使用して隠された RNA ウイルス圏を文書化する」Xin Hou、Yong He、Pan Fang、Shi-Qiang Mei、Zan Xu、Wei-Chen Wu、Jun-Hua Tian、Shun Zhang、Zhen-Yu Zeng 著、Qin-Yu Gou、Gen-Yang Xin、Shi-Jia Le、ying-Yue Xia、Yu-Lan Zhou、Feng-Ming Hui、Yuan-Fei Pan、John-Sebastian Eden、Zhao-Hui Yang、Chong Han、Yue -Long Shu、Deyin Guo、Jun Li、Edward C. Holmes、Zhao-Rong Li、Mang Shi、2024 年 10 月 9 日、 細胞。
DOI: 10.1016/j.cell.2024.09.027
研究者らは競合する利益はないと宣言している。この研究は、中国国家自然科学財団、深セン科学技術プログラム、広東省自然科学財団、広東省「珠江人材計画」イノベーション・起業家精神チームプロジェクト、香港イノベーション・テクノロジー基金の支援を受けた。 (ITF) および健康医療研究基金。ホームズ教授は、オーストラリア国家保健医療研究評議会の研究助成金と、中国香港特別行政区イノベーション技術委員会が運営する AIR@InnoHK から資金提供を受けています。
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2024-10-12 19:56:00