Sztuczna inteligencja pomogła odkryć 160 tys. wirusów

Fot. Adobe Stock
Fot. Adobe Stock

Z pomocą uczenia maszynowego biolodzy opisali prawie 162 tys. wirusów RNA żyjących w atmosferze, gorących źródłach i kominach hydrotermalnych. Naukowcy liczą, że nowa metoda pozwoli na odkrycie milionów kolejnych wirusów i ułatwi opisywanie życia na Ziemi w ogóle.

Zespół z University of Sydney (Australia) 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” — wyniki komentuje 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” – dodaje.

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’” – mówi 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” – tłumaczy uczestniczący w projekcie prof. Mang Shi z chińskiego Uniwersytetu im. Sun Yat-sena.(PAP)

Marek Matacz

mat/ agt/

Fundacja PAP zezwala na bezpłatny przedruk artykułów z Serwisu Nauka w Polsce pod warunkiem mailowego poinformowania nas raz w miesiącu o fakcie korzystania z serwisu oraz podania źródła artykułu. W portalach i serwisach internetowych prosimy o zamieszczenie podlinkowanego adresu: Źródło: naukawpolsce.pl, a w czasopismach adnotacji: Źródło: Serwis Nauka w Polsce - naukawpolsce.pl. Powyższe zezwolenie nie dotyczy: informacji z kategorii "Świat" oraz wszelkich fotografii i materiałów wideo.

Czytaj także

  • Fot. Adobe Stock

    Najczęściej cytowany artykuł dotyczący Covid-19 wycofany po czteroletnim sporze

  • Fot. Adobe Stock

    Roślinne napoje nie tak odżywcze, jak się wydają

Przed dodaniem komentarza prosimy o zapoznanie z Regulaminem forum serwisu Nauka w Polsce.

newsletter

Zapraszamy do zapisania się do naszego newslettera