Odkryto 160 tys. wirusow. Pomoga w tym sztuczna inteligencja

Zespół z australijskiego University of Sydney opracował algorytm uczenia maszynowego (o nazwie LucaProt), który potrafi analizować olbrzymie ilości danych genetycznych , w tym genomy wirusów, nawet bardzo duże i skomplikowane. Z jego pomocą naukowcy odkryli 161979 wirusów o genomach zbudowanych z RNA . Jak twierdzą, spodziewają się odkrycia jeszcze milionów wirusów , a także przyspieszenia badań nad genetyką różnych organizmów . Otrzymaliśmy wgląd w ukrytą część życia na Ziemi, ujawniając niezwykłą bioróżnorodność - skomentował wyniki prof. Edwards Holmes, główny autor badania opisanego w magazynie "Cell". To największy katalog nowych gatunków wirusów odkryty w jednym badaniu i ogromnie poszerza on naszą wiedzę na temat wirusów żyjących wśród nas. Odkrycie tak wielu nowych wirusów za jednym razem jest oszałamiające, a to dopiero początek. Dokonanie otwiera drzwi do kolejnych odkryć. Istnieją miliony innych wirusów do zidentyfikowania, a tę samą metodę możemy zastosować także do badania bakterii i pasożytów - dodał. Jak wyjaśniają badacze, zdecydowana większość genomów opisanych teraz wirusów była już wcześniej zsekwencjonowana , ale były one tak różne, że nikt nie wiedział, czym są . Stanowiły one to, co często nazywa się "ciemną materią genetycznych sekwencji". Nasza metoda oparta na sztucznej inteligencji była w stanie uporządkować i skategoryzować te rozproszone informacje, po raz pierwszy rzucając światło na znaczenie tej "ciemnej materii" - powiedział badacz. Badanie wirusów tradycyjnymi metodami zajęłoby nieporównanie więcej czasu . Kiedyś w odkrywaniu wirusów polegaliśmy na żmudnych metodach bioinformatycznych, co ograniczało różnorodność, którą mogliśmy analizować. Teraz mamy znacznie bardziej efektywny model oparty na sztucznej inteligencji, który oferuje wyjątkową czułość i specyficzność, a jednocześnie pozwala nam znacznie bardziej zagłębić się w różnice miedzy wirusami. Planujemy zastosować ten sam model także w innych obszarach - przekazał uczestniczący w projekcie prof. Mang Shi z chińskiego Uniwersytetu im. Sun Yat-sena.