10月9日，中山大学医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队在《细胞》（Cell）杂志上发表论文称，人工智能技术应用于病毒鉴定后，报告了180个超群、超过16万种全球RNA病毒，发现了传统方法未能发现的病毒“暗物质”。

“人工智能用于监测能够更加准确、方便、高效地找到RNA病毒，包括与人类致病相关的病原体，甚至是引起下一次疾病大暴发的病原体。”10月11日，施莽告诉人民日报健康客户端记者，RNA病毒是一类以RNA作为遗传物质的病毒，它们的遗传信息直接存储在RNA分子中。生活中常见的流感病毒、新冠病毒等都属于RNA病毒。RNA病毒复杂多样，用传统方法探寻RNA病毒种类十分有限，人工智能的方法体系让探知更多的RNA病毒成为可能。

利用LucaProt，研究团队对来自全球生物环境样本的10487份RNA测序数据进行病毒挖掘，发现了超过51万条病毒基因组，代表超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群（相当于门或纲的分类级别），使RNA病毒超群数量扩容约9倍。其中23个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。

施莽表示，这种方法不仅能识别与已知病毒差异较小的病毒，还可以发现此前未曾描述的新型病毒，对于监测潜在的新发传染病具有重大意义。“通过我们的方法，即便一种全新的病毒与已知病毒的同源性较低，也能被准确检测出来。”

在这项研究之前，国际病毒分类委员会（ICTV）定义的RNA病毒种类不超过5000种，而此次发现的新RNA病毒种类超过16万种。“这项研究表明自然界中病毒的多样性远超我们的想象。”施莽表示，“此外，并非所有发现的病毒都与疾病相关。许多病毒是生态系统中不可或缺的一部分，这提醒我们应当以更加平衡的视角看待病毒的存在，不要谈‘毒’色变。”