2024年10月25日上午，我国著名青年学者中山大学医学院施莽教授莅临海南大学生命健康学院，在生物楼610报告厅进行了一场关于人兽共患病的前沿进展的精彩报告，题为《大数据时代的新病原发现》。此次报告不仅引起了外籍专家的热烈讨论，更是让生命健康学院的师生们受益匪浅。他们积极参与，认真思考，与施莽教授交流互动。

施莽教授首先回顾了病原体发现方法的演变，特别是从病毒分离到现代基因组测序技术的转变。他强调向宏基因组学和下一代测序等综合方法的转变，以识别新的危害，包括病毒、细菌、真菌和寄生虫。施莽教授还谈到了生物信息学分析在理解病原体相互作用和系统整体健康方面的重要性，主张采用数据驱动的方法来领先于快速发展的技术。

在探索人工智能（AI）和生物信息学之间的协同作用方面，施莽教授提出了一种创新的方法，通过直接利用人工智能算法来识别原始数据中的病毒信号。与传统方法不同，AI能自动识别生物规则并预测病毒类型，例如RNA病毒或DNA病毒。他还强调了全球微生物概况对于理解生态特征的重要性，并通过蚊子环境项目等案例研究进行了证明。这种从传统病毒分离到数据驱动方法的方法转变展示了人工智能在彻底改变生物研究和理解方面的潜力。

施莽教授的团队进行了一项全面的研究，以分析相关蚊子种类和病毒的多样性。研究人员对单个蚊子进行了测序，以识别81种蚊子，并重点对前20种蚊子进行地理分析。他们发现了500种与蚊子相关的病毒种类。分析表明，蚊子中病毒的总丰度差异很大，平均每只蚊子携带2种病毒。该研究还探讨了环境和宿主因素如何影响病毒的携带和传播，并指出了显著的跨物种传播以及病毒对特定宿主的适应性。

施莽教授的研究还表征了蚊子种群之间的病毒分布和遗传相似性，并指出了类似病毒在地理上广泛传播的例外情况。研究涉及分析基因组距离，病毒组成和宿主遗传相似性网络。这项工作旨在了解包括不同物种和序列在内的病毒如何在中国传播，重点是地理和宿主因素的影响。进一步的研究正在单一物种层面上进行，以揭示地理结构对病毒序列的影响。

最后，施莽教授强调了通过广泛的采样和来自不同动物种群的数据分析来发现潜在人类病原体。该过程涉及识别携带新型病毒的哺乳动物，根据导致严重疾病的可能性和病毒跨越物种障碍的能力等标准评估这些病毒对人类的风险，并进一步表征这些病毒，以了解它们的传播和对公共卫生的影响。

施莽教授的报告为我们提供了深入理解人兽共患病的新视角，展示了人工智能和生物信息学在病原体发现和疾病预防方面的巨大潜力。

           （文/图：朱泽翔、黄宇奇、黄瑾，审核：韩谦）