哪些動物病毒會感染人？計算機(jī)競相找答案

編譯 槳篤繪

鼠痘于20世紀(jì)30年代被人類首度發(fā)現(xiàn)，是一種烈性傳染病，能在老鼠群體內(nèi)傳播且對它們高度致命，不過科學(xué)家長期以來從未將其視為人類的潛在威脅。然而，現(xiàn)在的情況似乎有所不同。美國喬治城大學(xué)生物學(xué)家科林·卡爾森（Colin Carlson）博士和他的同事——以及他們計算機(jī)上的病毒預(yù)測模型——發(fā)現(xiàn)鼠痘病毒并不簡單。

過去幾年，卡爾森等人嘗試通過機(jī)器學(xué)習(xí)，對計算機(jī)進(jìn)行編程，令其能夠自主學(xué)習(xí)認(rèn)知病毒，預(yù)測可能感染傷害人類的微生物。他們的計算機(jī)梳理了大量關(guān)于這些病原體動物宿主的生物學(xué)和生態(tài)學(xué)信息，以及病毒自身的基因組等特征。隨著時間的推移，機(jī)器開始認(rèn)識到某些因素有助于預(yù)測病毒是否有可能蔓延到人類身上。

美國喬治城大學(xué)的生物學(xué)家科林·卡爾森一直在對計算機(jī)進(jìn)行編程以促使其自學(xué)病毒知識

當(dāng)算法確認(rèn)了某種已知病毒的跨物種傳播風(fēng)險，卡爾森和同事就會將其列入“風(fēng)險名單”。在近期的工作中，算法出人意料地將鼠痘病毒放到了危險病原體名單的前列。

用卡爾森的話說：“我們每次運行AI模型，都會認(rèn)為它有著很大的威脅?！?/p>

卡爾森等人通過文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)了一場暴發(fā)于1987年中國農(nóng)村的疫情。那次疫情令很多學(xué)齡兒童感染并出現(xiàn)喉嚨痛和手腳發(fā)炎的癥狀，但此后一直被人遺忘。直到幾十年后，一組科學(xué)家對疫情期間收集保存的咽拭子樣本進(jìn)行測試，發(fā)現(xiàn)其中含有鼠痘病毒DNA。然而他們的這項工作雖于2012年發(fā)表，卻幾乎沒有引發(fā)關(guān)注。如果卡爾森等人編寫的計算機(jī)程序預(yù)測準(zhǔn)確，鼠痘病毒就需要被重新審視。

科學(xué)界已經(jīng)確定了大約250種由動物病毒跨物種傳播而引起的人類疾病，例如來自黑猩猩的HIV引發(fā)艾滋病，由蝙蝠攜帶的SARS最終導(dǎo)致非典。

在科學(xué)家看來，理想的情況是在某個病毒溢出至人類以前就認(rèn)出它來，但病毒學(xué)家所需要研究的動物病毒太多了，到目前已有1 000多種來自哺乳動物的病毒被學(xué)界確認(rèn)，而且此數(shù)據(jù)很可能還不到真實數(shù)目的百分之一——部分研究者推測哺乳動物攜帶數(shù)以萬計的病毒，另一些學(xué)者則懷疑這個數(shù)目高達(dá)幾十萬。

卡爾森博士的合作對象、疾病生態(tài)學(xué)家芭芭拉·韓

為識別潛在的新溢出效應(yīng)，包括卡爾森博士在內(nèi)的不少專家都在使用計算機(jī)尋找隱藏于科學(xué)數(shù)據(jù)中的模式。

卡爾森博士的合作對象、美國卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所的疾病生態(tài)學(xué)家芭芭拉·韓（Barbara Han）表示：“AI模型就像研究者的另一雙眼睛，幫我們看到原本看不到的維度?！?/p>

韓博士第一次接觸機(jī)器學(xué)習(xí)是在2010年。計算機(jī)科學(xué)家?guī)资陙硪恢敝铝τ陂_發(fā)此項技術(shù)，并嘗試?yán)盟鼧?gòu)建強大工具。如今，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)使得計算機(jī)能夠發(fā)現(xiàn)欺詐性信貸以及識別人臉，但很少有人將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于疾病預(yù)判。韓博士想知道可否用它來回答某些懸而未決的生物學(xué)問題，例如為什么不到10%的嚙齒動物物種攜帶著已知能感染人類的病原體。

她向計算機(jī)輸入有關(guān)嚙齒類動物的信息（從斷奶年齡到種群密度），然后機(jī)器就瞄準(zhǔn)那些已知攜帶大量跨物種病原體的嚙齒動物，尋找它們身上不同于其他鼠類的特征。

一旦計算機(jī)創(chuàng)建了一個模型，韓博士就可以把它用在動物身上，以測試其準(zhǔn)確度，看看它給出的危險鼠類名單是否符合真實情況。最終，她發(fā)現(xiàn)AI模型的準(zhǔn)確率高達(dá)90%。

接著，韓博士和同事轉(zhuǎn)向嚙齒動物身上尚未被發(fā)現(xiàn)向人類溢出的病原體，借助模型列出了一份高風(fēng)險物種名單，其中北美西部的山地田鼠（Montane Vole）和北部食蝗鼠等物種極有可能是高危病原體的攜帶者。

在研究人員向計算機(jī)提供的所有特征中，最重要的是嚙齒動物的壽命。短壽物種往往攜帶更多病原體，這可能是因為它們的演化動力將更多資源用于繁殖而非建立強大免疫系統(tǒng)。

韓博士等人在研究過程中梳理了生態(tài)數(shù)據(jù)庫和學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，以尋找有用數(shù)據(jù)。最近，一些學(xué)者創(chuàng)建了專門用于給計算機(jī)傳授病毒方面知識的數(shù)據(jù)庫。

2022年3月，卡爾森博士和同事公布了一個名為VIRION的開放存取數(shù)據(jù)庫，該庫目前已收集50萬條有關(guān)9 521種病毒及其3 692種動物宿主的信息，并且還在不斷擴(kuò)增庫存。

像VIRION這樣的數(shù)據(jù)庫現(xiàn)可就新型流行病提出更具針對性的問題。當(dāng)新冠病毒來襲時，卡爾森博士、韓博士和他們的同事創(chuàng)建了計算機(jī)程序，用以識別最有可能攜帶SARS-CoV-2相關(guān)病毒的動物。

SARS-CoV-2屬于β冠狀病毒屬。這個家族還包括SARS和MERS病毒。大多數(shù)情況下，β冠狀病毒會感染蝙蝠——2020年1月人類首次發(fā)現(xiàn)新冠病毒之時，已知有79種蝙蝠是β冠狀病毒的攜帶者。但科學(xué)家們還沒系統(tǒng)性地對全部（1 447種）蝙蝠開展搜索工作以尋找它們身上的β冠狀病毒蹤跡（此類項目需要數(shù)年方可完成）。

通過將各種蝙蝠的生物學(xué)數(shù)據(jù)（包括飲食和翅膀長度等）輸入計算機(jī)，卡爾森博士、韓博士和他們的同事創(chuàng)建了一個模型，可預(yù)測哪些蝙蝠最有可能包藏β冠狀病毒。他們借助模型發(fā)現(xiàn)了超過300種滿足“藏毒”條件的蝙蝠。

自2020年開始預(yù)測至今，研究人員總共確認(rèn)了47種攜帶β冠狀病毒的蝙蝠——這47種全部位列該AI預(yù)測名單。

美國俄克拉荷馬大學(xué)的疾病生態(tài)學(xué)家丹尼爾·貝克爾（Daniel Becker）也參與了β冠狀病毒研究，用他的話說：“基于體型之類的簡單特征就可實現(xiàn)對病毒的高效預(yù)測，這樣的預(yù)測工具真的令人震驚?！?/p>

需要指出的是，如果專家確實發(fā)現(xiàn)了某個危險目標(biāo)，他不能即刻宣稱它對人類構(gòu)成迫在眉睫的威脅。研究團(tuán)隊必須先進(jìn)行大量實驗來確認(rèn)。

加州大學(xué)戴維斯分校的流行病學(xué)家普拉納夫·潘迪特（Pranav Pandit）博士指出，這些AI模型在很大程度上仍是一項正在探索的工作，還不夠完善，它們的預(yù)測比隨機(jī)選擇更優(yōu)，但顯然可以更優(yōu)?！艾F(xiàn)在還不是可以大膽相信和發(fā)布此類預(yù)測結(jié)果的時候，我們還不能根據(jù)計算機(jī)的答案告知全世界，這是一種從動物傳至人類的病毒?！?/p>

英國格拉斯哥大學(xué)計算病毒學(xué)家納爾杜斯·莫倫策（Nardus Mollentze）和同事開創(chuàng)了一種可顯著提高模型準(zhǔn)確度的方法。他們的模型并不著眼于病毒的宿主，而關(guān)注它的基因。計算機(jī)經(jīng)深度學(xué)習(xí)后掌握了洞察病毒基因的方法。對于那些可能感染人類的危險病原體，AI知道怎么找出其基因中的細(xì)微特征。

北部食蝗鼠是韓博士團(tuán)隊預(yù)測的一種攜帶危險病原體的物種

莫倫策等人的模型在超過70%的時間里都展現(xiàn)出準(zhǔn)確識別危險病毒的能力。他們目前還無法闡清這個基于基因的模型如此優(yōu)秀的原因，但也已略有頭緒：人體細(xì)胞可以識別外來基因并向免疫系統(tǒng)發(fā)出警報，而能感染人體細(xì)胞的病毒或許具備模仿人類DNA以實現(xiàn)偽裝的能力。

當(dāng)莫倫策和同事將模型應(yīng)用于動物病毒后，他們列出了272個具有高溢出風(fēng)險的種類。這個數(shù)目對病毒學(xué)家而言太多了，他們做不到深入研究近三百種病原體。美國落基山實驗室（RML）的病毒學(xué)家艾米·德威特（Emmie de Wit）負(fù)責(zé)監(jiān)督關(guān)于SARS-CoV-2、流感及其他病毒的研究。用他的話說，“我們真的需要縮小范圍”。

莫倫策博士也承認(rèn)，他們需要找到一種確定最危險病毒的方法，“這只是一個開始”。

莫倫策正在與卡爾森等人合作，嘗試將病毒基因的數(shù)據(jù)，以及病毒宿主的生物學(xué)和生態(tài)學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)合并起來。他們通過此方法獲得了一些不錯的結(jié)果，其中包括鼠痘病毒的跨物種風(fēng)險。

其他類型的數(shù)據(jù)也可能提高預(yù)測準(zhǔn)確度。例如，病毒最重要的特征之一是其表面包裹的糖分子。不同病毒有著不同的“糖被”模式。有的病毒可以利用糖被來躲避宿主的免疫系統(tǒng)，有的則能借助糖分子鎖定新細(xì)胞，引發(fā)新感染。

近期，卡爾森等人發(fā)表評論稱，機(jī)器學(xué)習(xí)可能會從病毒及其宿主細(xì)胞的糖被處獲得很多見解?？茖W(xué)家已經(jīng)掌握了大量相關(guān)知識，但尚未將其轉(zhuǎn)化成可用于機(jī)器學(xué)習(xí)的形式。

德威特博士表示，“機(jī)器學(xué)習(xí)模型有朝一日可以指導(dǎo)像她這樣的病毒學(xué)家研究動物病毒，它必能令我們受益無窮”。但德威特也指出，迄今為止的模型主要集中于病原體感染人體細(xì)胞的可能性，而在引發(fā)新的人類疾病之前，病毒還必須實現(xiàn)人與人之間的傳播，且能引起嚴(yán)重病癥——她等待著能設(shè)計出這方面預(yù)測的新一代模型?！拔覀冋嬲腩A(yù)測的，不一定是哪些病毒會感染人類，而是哪些病毒會引發(fā)疫情?！?/p>

資料來源 The New York Times