2026年4月11日,一款叫ViraHInter的雙模態AI模型正式發布。
該模型由上海人工智能實驗室聯合復旦大學、上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院及上海市病毒研究院共同推出,不用開展濕實驗就能預判病毒將如何"劫持"人體蛋白的AI模型。
實測顯示,ViraHInter比現有最強工具AlphaFold3精度高出4.5倍,比其他模型精度高出6倍。
病毒分子很小,新冠病毒只有約30個基因。但它能入侵人體、復制、傳播——靠的是精準"劫持"我們細胞里的蛋白質。這個"劫持"過程,靠的就是病毒蛋白與宿主蛋白的相互作用(Virus-Host PPI)。
給定一個病毒蛋白和一個宿主蛋白,ViraHInter能告訴我們,它們會不會結合。
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快速篩出候選靶點,工作時間壓縮到幾周
ViraHInter的核心架構是雙模態深度學習框架,包含兩大核心分支:
1. 結構生成分支負責生成病毒和宿主蛋白質的全原子三維復合物結構,理解病毒與宿主蛋白在空間上如何對接。
2. 序列表示分支處理氨基酸序列,提取序列層面的進化特征——利用蛋白語言模型,識別病毒在快速變異中仍保留的保守模式。
兩個分支協同學習,最后融合成一套跨未見病毒的通用化相互作用規則。
這意味著,即使是一種全新的病毒,只要知道它的蛋白序列,ViraHInter模型就能推斷它可能與哪些宿主蛋白相互作用。
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圖:ViraHInter對病毒蛋白與宿主蛋白的相互作用的驗證
研發抗病毒藥物,第一步是找到病毒的命門。ViraHInter能快速篩出候選靶點,把原本需要數年的工作壓縮到幾周。全原子三維復合物結構分子的出現,夸張地說可以直接拿去做藥物研發。
它發現一些跨病毒共用的宿主因子 ——這些是病毒復制的命門。通過攻擊這些病毒復制的命門,一張藥可能搞定多種流感。
當全新病毒出現時(比如當年的新冠),只需知道它的蛋白序列,ViraHInter就能推斷它會攻擊哪些人體蛋白,為防控爭取時間。
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對比AlphaFold3有多強
在測試中,ViraHInter的表現超過了當前最強的幾個模型:面對病毒-人類蛋白相互作用時,模型精度高達0.50,比AlphaFold 3高4.5倍,比其他方法高6倍以上。
序列受控拆分那一列,它模擬的是從未見過的新型病毒。這時候AlphaFold3只有0.11,ViraHInter拿到了0.50,差距是4.5倍。AlphaFold3 每預測10對互作,約有3-4對是錯的;ViraHInter把這個錯誤率大幅壓低。
該模型在33種不同病毒上驗證有效,包括新冠病毒、多種流感病毒等。
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圖:ViraHinter 識別出了保守存在以及各亞型特有的流感病毒-宿主蛋白互作網絡
ViraHInter分析了多種流感病毒,發現了33個跨亞型共享的宿主因子。這些因子是病毒復制的核心依賴,是廣譜抗病毒藥物的最佳靶點。
病毒變異越來越快,人類應對的工具也在進化。
—The End—
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