ملخص: حددت دراسة بحثية جديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي 161,979 فيروسًا جديدًا من فيروسات الحمض النووي الريبوزي (RNA)، مما أدى إلى توسيع فهمنا للتنوع الفيروسي على الأرض بشكل كبير. تم التوصل إلى النتائج من خلال تحليل البيانات الجينية باستخدام نموذج التعلم الآلي، الذي حدد الفيروسات التي لم يتم التعرف عليها سابقًا والمختبئة في قواعد البيانات العامة.

وتكشف النتائج عن وجود مجموعة واسعة من الفيروسات في البيئات العالمية القاسية، مما يدل على مرونة فيروسات الحمض النووي الريبي (RNA) وقدرتها على التكيف. يمهد البحث الطريق لمزيد من الاستكشاف للتنوع الفيروسي والميكروبي، مما قد يغير طريقة دراسة العلماء للأنظمة البيئية للأرض.

حقائق أساسية

• حدد الذكاء الاصطناعي 161000 نوع جديد من فيروسات الحمض النووي الريبوزي (RNA) من البيانات الجينومية.
• تم العثور على الفيروسات في البيئات القاسية، مما يسلط الضوء على قدرتها على التكيف.
• تعد هذه الدراسة أكبر اكتشاف فيروسي حتى الآن، مما يؤدي إلى توسيع نطاق المعرفة بالتنوع الفيروسي بشكل كبير.

مصدر: جامعة سيدني

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) للكشف عن تفاصيل الحياة المتنوعة والأساسية التي تعيش تحت أقدامنا وفي كل ركن من أركان العالم.

تم اكتشاف 161,979 نوعًا جديدًا من فيروسات الحمض النووي الريبوزي (RNA) باستخدام أدوات التعلم الآلي، والتي يعتقد الباحثون أنها ستحسن خريطة الحياة على الأرض بشكل كبير وتساعد في تحديد ملايين الفيروسات الأخرى التي لم يتم تمييزها بعد.

نشرت في خلية والتي تجريها لجنة دولية من المفتشين، وتعد هذه الدراسة أكبر ورقة بحثية منشورة لاكتشاف أنواع الفيروسات على الإطلاق.

وقال كبير الباحثين البروفيسور إدواردز هولمز، من كلية العلوم الطبية في كلية الطب والصحة بجامعة سيدني: “لقد حصلنا على نافذة على جزء مخفي من الحياة على الأرض، وكشفنا عن تنوع بيولوجي رائع”.

وقال البروفيسور هولمز: “هذا هو أكبر عدد من أنواع الفيروسات الجديدة التي يتم اكتشافها في دراسة واحدة، مما يوسع بشكل كبير معرفتنا بالفيروسات التي تعيش بيننا”.

“إن العثور على العديد من الفيروسات الجديدة في نفس واحد هو أمر مذهل، وهو مجرد خدش للسطح ويفتح عالمًا من الاكتشافات. هناك ملايين أخرى يمكن اكتشافها، ويمكن استخدام نفس النهج لتحديد البكتيريا والطفيليات.”

على الرغم من أن فيروسات الحمض النووي الريبوزي (RNA) ترتبط عادةً بالأمراض البشرية، إلا أنها توجد أيضًا في البيئات القاسية حول العالم وقد تلعب أدوارًا مهمة في النظم البيئية العالمية. ووجدت الدراسة أنهم يعيشون في الغلاف الجوي والينابيع الساخنة والفتحات الحرارية المائية.

وقال البروفيسور هولمز: “إن حقيقة أن البيئات القاسية تؤوي العديد من أنواع الفيروسات هي مثال آخر على تنوعها الفريد والتزامها بالعيش في بيئات قاسية، مما يمنحنا أدلة حول كيفية تطور الفيروسات وأشكال الحياة الأساسية الأخرى”.

كيف عملت أداة الذكاء الاصطناعي

قام الباحثون بتطوير LucaPROT، وهي خوارزمية للتعلم العميق، لحساب كميات هائلة من بيانات تسلسل الجينوم، بما في ذلك الجينومات الفيروسية التي يصل طولها إلى 47250 نيوكليوتيدات ومعلومات معقدة وراثيًا لتحديد أكثر من 160 ألف فيروس.

وقال البروفيسور هولمز: “معظم هذه الفيروسات تم تسلسلها بالفعل وموجودة في قواعد البيانات العامة، لكنها كانت مختلفة جدًا لدرجة أنه لم يكن أحد يعرف ما هي”.

“إنها غالبًا ما تتكون مما يشار إليه بتسلسل المادة المظلمة.”

وتم تدريب أداة الذكاء الاصطناعي على حساب المادة المظلمة وتحديد الفيروسات بناءً على التسلسلات والهياكل الثانوية للبروتين التي تستخدمها جميع فيروسات الحمض النووي الريبي (RNA) للتكاثر.

لقد كان قادرًا على تتبع اكتشاف الفيروسات بشكل أسرع بكثير، الأمر الذي كان سيستغرق الكثير من الوقت باستخدام الطرق التقليدية.

وقال البروفيسور مانج شي، المؤلف المشارك من جامعة صن يات صن، والقائد المؤسسي للدراسة: “لقد اعتمدنا على خطوط أنابيب المعلوماتية الحيوية المرهقة لاكتشاف الفيروسات، مما حد من التنوع الذي يمكننا استكشافه”.

“الآن، لدينا نموذج فعال للغاية قائم على الذكاء الاصطناعي يوفر حساسية وخصوصية استثنائية، بينما يسمح لنا باستكشاف التنوع الفيروسي بشكل أعمق. ونحن نخطط لاستخدام هذا النموذج في مجموعة متنوعة من التطبيقات.

وقال المؤلف المشارك الدكتور تشاو رونغ لي، الذي يجري بحثًا في مختبر أبسارا التابع لشركة Alibaba Cloud Intelligence: “يمثل LucaProt تكاملًا رائعًا بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتطورة وعلم الفيروسات، مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أداء المهام بشكل فعال في الأبحاث البيولوجية.

“يوفر هذا التكامل رؤى قيمة ودوافع لمواصلة تشفير التسلسلات البيولوجية وإعادة بناء الأنظمة البيولوجية من منظور جديد. وسنواصل أيضًا بحثنا في مجال الذكاء الاصطناعي لعلم الفيروسات.

وقال البروفيسور هولمز: “إن تدريب نظامنا على اكتشاف هذا التنوع المذهل هو خطوة تالية واضحة، ومن يدري ما هي المفاجآت الإضافية التي قد تنتظرنا”.

تمويل: يعلن الباحثون عدم وجود مصالح متنافسة. تم دعم هذا البحث من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين، ومشروع شنتشن للعلوم والتكنولوجيا، ومؤسسة العلوم الطبيعية بمقاطعة قوانغدونغ، وبرنامج مجموعة الابتكار وريادة الأعمال “مشروع بيرل ريفر للمواهب” بمقاطعة قوانغدونغ، وصندوق هونغ كونغ للابتكار والتكنولوجيا. (ITF) وصندوق البحوث الصحية والطبية. حصل البروفيسور هولمز على منحة باحث من المجلس الوطني للبحوث الصحية والطبية من أستراليا ومنحة AIR@InnoHK، التي تديرها لجنة الابتكار والتكنولوجيا الصينية، منطقة هونغ كونغ الإدارية الخاصة.

حول أخبار أبحاث الذكاء الاصطناعي وعلم الوراثة

مؤلف: لويزا لو
مصدر: جامعة سيدني
اتصال: لويزا لو – جامعة سيدني
صورة: يُنسب الفيلم إلى Neuronews

البحث الأصلي: الوصول المفتوح.
“استخدام الذكاء الاصطناعي لتوثيق مجال الفيروس المخفيإدواردز هولمز وآخرون. خلية

ملخص

توثيق الغلاف الفيروسي المخفي باستخدام الذكاء الاصطناعي

تفشل أدوات الميتاجينوم الحالية في تحديد فيروسات الحمض النووي الريبوزي شديدة التنوع. لقد قمنا بتطوير خوارزمية تعلم عميقة تسمى LucaProt لاكتشاف تسلسلات بوليميريز الحمض النووي الريبي (RdRP) شديدة التباين والمعتمدة على الحمض النووي الريبي (RdRP) في 10,487 نسخة ميتاترانسكريبتوم متولدة من أنظمة بيئية عالمية متنوعة.

يقوم LucaProt بدمج معلومات التسلسل ومعلومات البنية المتوقعة، مما يتيح التعرف الدقيق على تسلسلات RdRP.

باستخدام هذا النهج، حددنا 161,979 نوعًا محتملاً من فيروسات الحمض النووي الريبوزي (RNA) و180 مجموعة فيروسات RNA الفائقة، بما في ذلك العديد من المجموعات التي لم تتم دراستها سابقًا، بالإضافة إلى جينومات فيروس الحمض النووي الريبي (RNA) ذات الطول الاستثنائي (ما يصل إلى 47,250 نيوكليوتيدات) والتعقيد الجيني. تم تأكيد مجموعة فرعية من فيروسات الحمض النووي الريبي (RNA) الجديدة هذه بواسطة تسلسل RT-PCR وتسلسل RNA/DNA.

في حين أن فيروسات الحمض النووي الريبوزي المكتشفة حديثًا كانت موجودة في مجموعة متنوعة من البيئات، بما في ذلك الهواء والينابيع الساخنة والفتحات الحرارية المائية، فإن تنوع الفيروسات ووفرتها تباين بشكل كبير بين النظم البيئية.

تعمل هذه الدراسة على تحسين اكتشاف الفيروسات، وتسلط الضوء على حجم المجال الفيروسي، وتوفر أدوات حسابية لتوثيق فيروس RNA العالمي بشكل أفضل.