KI LucaProt entdeckt 161.979 neue Viren

Ein maschinelles Lernsystem hat zur Entdeckung von 161.979 neuen RNA-Virenarten geführt. Forscher glauben, dass dieses System die Kartierung des irdischen Lebens wesentlich voranbringen und bei der Identifikation von Millionen weiterer, noch zu charakterisierender Viren helfen könnte.

Die in Cell veröffentlichte und von einem internationalen Forscherteam durchgeführte Studie ist die umfangreichste Arbeit zur Entdeckung von Virenarten, die jemals veröffentlicht wurde. 

„Uns wurde ein Fenster zu einem sonst verborgenen Teil des Lebens auf der Erde geöffnet, das eine bemerkenswerte Artenvielfalt offenbart“, sagte der leitende Autor der Studie, Professor Edwards Holmes von der School of Medical Sciences der Fakultät für Medizin und Gesundheit der Universität Sydney.

Obwohl RNA-Viren häufig mit menschlichen Krankheiten in Verbindung gebracht werden, kommen sie auch in extremen Umgebungen auf der ganzen Welt vor und spielen möglicherweise sogar eine Schlüsselrolle in globalen Ökosystemen. In dieser Studie wurde festgestellt, dass sie in der Atmosphäre, in heißen Quellen und an hydrothermalen Quellen leben. 

Die Forscher entwickelten einen Deep-Learning-Algorithmus namens LucaProt, um riesige Mengen genetischer Sequenzdaten zu berechnen, darunter lange Virusgenome mit bis zu 47.250 Nukleotiden und genomisch komplexe Informationen, um mehr als 160.000 Viren zu entdecken.

„Die überwiegende Mehrheit dieser Viren war bereits sequenziert und befand sich in öffentlichen Datenbanken, aber sie waren so unterschiedlich, dass niemand wusste, was sie waren“, sagte Professor Holmes. „Sie bestanden aus dem, was oft als sequenzielle ‚dunkle Materie‘ bezeichnet wird. Unsere KI-Methode war in der Lage, all diese unterschiedlichen Informationen zu organisieren und zu kategorisieren und zum ersten Mal Licht auf die Bedeutung dieser dunklen Materie zu werfen.“

Das KI-Tool wurde darauf trainiert, die dunkle Materie zu berechnen und Viren anhand von Sequenzen und Sekundärstrukturen des Proteins zu identifizieren, das alle RNA-Viren zur Replikation verwenden.

Dadurch konnte die Virenerkennung erheblich beschleunigt werden, was bei Verwendung herkömmlicher Methoden sehr zeitintensiv wäre.

Original Paper:

Using artificial intelligence to document the hidden RNA virosphere: Cell

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