通过尖端方法和先进的人工智能分析，北卡罗来纳大学夏洛特分校(University of North Carolina at Charlotte)的研究人员领导了一个跨四所大学的多学科团队，成功解析了"噬菌体G"(Phage G)的完整基因组，这是迄今为止在物理实验室环境中培养出的最大的细菌病毒（也称为噬菌体或bacteriophages）。
在全球多个实验室研究了50多年后，这种巨型噬菌体（megaphage）首次被完全测绘出来，这要归功于夏洛特领导的这项努力。由于北卡罗来纳大学夏洛特分校的计算智能预测健康与环境风险中心（Center for Computational Intelligence to Predict Health and Environmental Risks，简称CIPHER）将计算机科学与生命科学紧密结合，人工智能的应用正在崭露头角，并正在革新科学以解决诸如多重耐药细菌等危及生命的问题。
这项研究于9月30日发表在《npj Viruses》期刊上，由北卡罗来纳大学夏洛特分校计算与信息学院生物信息学与基因组学专业的硕士生安德拉·布坎（Andra Buchan）和斯蒂芬妮·维德曼（Stephanie Wiedman），以及生物信息学与基因组学助理教授理查德·艾伦·怀特三世（Richard Allen White III）领导。怀特同时也是北卡罗来纳研究园区（North Carolina Research Campus）和夏洛特人工智能研究所（Charlotte Artificial Intelligence Institute）的附属教师。来自其他三所机构的合作者在此次努力中发挥了重要作用：罗切斯特理工学院（Rochester Institute of Technology）戈斯内尔生命科学学院（Gosnell School of Life Science）的朱莉·A·托马斯（Julie A. Thomas）、北卡罗来纳大学格林斯博勒分校（University of North Carolina at Greensboro）的齐斌·张（Qibin Zhang）以及德克萨斯大学健康科学中心圣安东尼奥分校（UT Health San Antonio）的菲利普·瑟沃（Philip Serwer）。
环境DNA测序显示，巨型噬菌体极其普遍——从人类肠道深处到自然生态系统——但历史上它们仅通过环境DNA数据的计算被发现。通常，研究人员无法在实验室条件下培养和培育这些巨型噬菌体。
相比之下，噬菌体G是科学家能够在实验室中培养的唯一巨型噬菌体，也是第一种可以在实验室中直接观察的巨型噬菌体。这使研究人员能够进行直接实验，为研究巨型噬菌体提供了一个新的模型系统，并建立推动研究和应用进一步发展的工具。
- 噬菌体G的实验室历史，跨越50年在多个实验室中的培养。来源：北卡罗来纳大学夏洛特分校
- 噬菌体G在其细菌宿主内的生命周期模型。安德拉·布坎绘制。来源：安德拉·布坎
噬菌体专门在细菌内感染、杀死并繁殖。它们不会直接在人类中引起疾病，但可以以导致疾病或促进健康的方式改变细菌。噬菌体长期以来一直是科学家感兴趣的对象，包括布坎、维德曼以及怀特在北卡罗来纳大学夏洛特分校研究实验室的其他研究人员。
与其它噬菌体相比，噬菌体G的体积非常庞大——物理尺寸是许多噬菌体的三倍以上。其庞大的尺寸与其所围绕的神秘程度成正比。噬菌体G与另一种通过环境DNA分析在驼鹿肠道中计算发现的巨型噬菌体有很多共同之处。
奇怪的是，噬菌体G似乎并不以驼鹿为主要宿主。几十年来，一些科学家分享了一个未经证实的故事：一位不知情的研究生在罗马追踪噬菌体进入他们的研究实验室。目前，噬菌体G的真实起源仍未知。
在应用方面，噬菌体可用作抗生素的替代品或补充品，以对抗日益顽固的疾病。"噬菌体现在在医疗保健中有许多应用，特别是在当前抗生素耐药性危机的背景下，"布坎说。"将它们视为可以传递到目标源的DNA包。我们认为它们是运输遗传信息攻击目标的绝佳方式。"
"巨型噬菌体广泛存在于我们的身体和环境中。然而，培养一直难以实现。因此，G噬菌体为我们提供了一个研究实验室中巨型噬菌体的宝贵模型，"怀特说。
"我们从根本上试图确定是什么生态因素驱使病毒进化到这种尺寸，以及什么选择提供了一个生态位，使它们能够在激烈的竞争下与更小、生长更快的病毒共存。"
多亏了怀特和他的学生使用的先进计算技术，包括用于预测噬菌体G的分类、生命周期和蛋白质结构的人工智能驱动分析方法，像布坎和维德曼这样的北卡罗来纳大学夏洛特分校研究人员能够推动他们的领域向前发展，开发出对抗疾病和促进健康的变革性应用。
"生物数据以其大量噪声而闻名，因此所有这些AI工具对于理解这一切都非常重要，"维德曼说。"在北卡罗来纳大学夏洛特分校工作，我们亲身体验了这些计算工具的重要性。"
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