科学家们率先使用机器学习人工智能软件来研究病毒，揭示了前所未见的病毒机制，从而带来了直接的基本见解并为疫苗开发铺平了道路。

科学家首次利用人工智能解密数百种病毒的蛋白质结构

该研究由格拉斯哥大学MRC病毒研究中心(CVR)与悉尼大学合作牵头，利用人工智能蛋白质结构预测来检查黄病毒科中的数百种病毒，黄病毒科是一类大型病毒家族，可导致登革热、寨卡病毒和丙型肝炎等疾病。

该研究题为“绘制糖蛋白结构揭示黄病毒科进化史”，发表在《自然》杂志上。

这项研究表明，对病毒蛋白质进化的科学研究正在“加速”，揭示了病毒如何进入人体并在细胞中复制的至关重要的进入机制。这项研究不仅提供了各种关键的生物学见解，而且标志着蛋白质结构预测在病毒学中的首次系统应用之一，为其他研究人员创造了资源，并为基于结构的病毒进化探索建立了新的范式。

人工智能技术AlphaFold和ESMFold(由GoogleDeepMind和Meta开发)用于发现和分类所有测试病毒的进入蛋白——这是传统方法无法做到的。

研究作者认为，这项研究对于未来的流行病防范和当前的病毒威胁(如Mpox)迈出了重要的一步，目前科学家对这些病毒的入侵蛋白知之甚少。

在新冠疫情期间，科学家利用对导致新冠疫情的SARS-CoV-2病毒刺突蛋白的现有了解，快速研发出疫苗。然而，对于包括丙型肝炎在内的许多病毒而言，病毒入侵蛋白的形状和机制尚不清楚。

这项研究首次证明，丙型肝炎病毒具有与其他病毒不同的全新入侵机制。

格拉斯哥大学MRC病毒研究中心高级讲师乔·格罗夫博士说：“我们对这项研究的结果感到非常兴奋。

“我们是首批将这项人工智能技术大规模应用于病毒的研究小组之一，研究结果对于了解病毒如何进入人体并复制具有重要意义，这对于未来的疫苗开发、大流行病防范以及进一步了解潜在的溢出病毒至关重要。

“通过更多地了解病毒外部的进入蛋白，我们可以更好地了解病毒生物学的基本原理，进而可以指导药物或疫苗的开发。

“我们对有关丙型肝炎病毒进入蛋白的发现感到特别兴奋。目前还没有针对丙型肝炎的疫苗，因此我们希望我们对这种病毒进入机制的新认识将有助于开发出一种新的疫苗。”

“未来我们希望利用这项技术将我们的研究范围扩大到数千种病毒。通过这样做，我们可以建立基础知识，为应对现有和新型病毒性疾病提供参考”