隨著武漢新型冠狀病毒肺炎的爆發，全國確診病例不斷攀升的情況下，使得一線醫療人員的工作面臨巨大挑戰。截止到2月4日（下午17時），中國（含港澳臺）確診病例20533，疑似病例23214，治愈病例680，死亡病例426。為了加速新型肺炎疫苗、新藥研發和病例的確診速度，阿里達摩院宣布向全球公共科研機構免費開放全新AI算法；而百度研究院宣布，向各基因檢測機構、防疫中心免費開放線性時間算法LinearFold以及世界上現有最快的RNA結構預測網站。

現階段，中國疾病控制中心已成功分離毒株，正在爭分奪秒地進行疫苗和藥物研發工作。研發期間，需要進行大量的數據分析、大規模文獻篩選和科學超算工作。科研人員通過阿里提供的強大AI算法，將極大地縮短病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選等工作，幫助科研機構縮短研發周期。此前，阿里就曾與基因公司聯合打破世界紀錄：僅用15分鐘，便可完成高精度的個人全基因組測序。在過去，科學界普遍需要120個小時才能完成類似流程。

目前，浙江省疾控中心已上線自動化全基因組檢測分析平臺。該平臺由浙江省疾控中心、阿里巴巴達摩院、杰毅生物聯合研發，為浙江省疾控在新型冠狀病毒疫情防控上提供了全自動建庫和分布式計算分析能力。通過阿里達摩院研發的AI算法，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，并能精準檢測出病毒的變異情況。

該平臺采用不同于核酸檢測方法，而是以一項全基因組檢測技術，對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對，能夠有效防止病毒變異產生的漏檢，大幅提高疑似病例的確診速度和準確率。

通常，主流檢測手段為核酸檢測方法，原理是比對疑似病例的核酸構成跟病毒的核酸構成，完全對上就可確診。這項技術相對成熟，但由于新型冠狀病毒生物安全等級較高，為防止泄漏和操作人員感染，大量自動化過程改由純手工操作，導致實際檢測時間相對較長。

此前，湖北省疾病控制中心已成功完成新型冠狀病毒分離與全基因組測序工作，獲得病毒全基因組序列全長29847bp，是基因組序列最長的病毒之一。而核酸檢測方法，只能檢測到病毒基因的局部。由于病毒存在變異可能，因此對于整個基因序列來說，核酸檢測變的非常棘手，一旦病毒發生變異，就可能出現漏檢的情況。

阿里達摩院表示，此次研發的自動化全基因組檢測分析平臺屬于高通量測序，在AI算法的加持下，彌補了此前處理和數據分析費時費力的缺點。在整個平臺中，杰毅生物開發了全自動化高通量測序建庫儀，把常規需要12小時的工作縮短到2個小時。

每次測序過程中產生的海量基因數據，則交由達摩院AI算法進行分析。針對新型冠狀病毒基因進行特征分析，達摩院團隊決定采用分布式設計的分析算法，并基于蛋白質數據庫（PDB）等公共數據集的數據進行算法的優化訓練。

達摩院算法專家顧斐表示，在基因序列對比過程中，他們對算法增加了分布式設計，病毒基因分析的速度由數小時縮短到半小時，從而大幅提高疑似病例的確診速度。同時，由于采用分布式算法，病毒拼接的速度由30分鐘-1小時縮短到15-30分鐘，能幫助醫護人員檢測到病毒全貌，變異的病毒也能精準檢測，大幅提升確診效率。

病毒序列拼接完成后，通過設計BiLSTM+DNN的方式訓練模型，可以在15-30分鐘內預測病毒蛋白二級結構。同時，達摩院還在研究基于序列的蛋白質三維結構預測模型以及藥物篩選模型，為藥物研發貢獻技術能力。

此外，百度研究院也宣布將向各基因檢測機構、防疫中心免費開放線性時間算法LinearFold，以及世界上最快的RNA結構預測網站，以提升新型冠狀病毒RNA空間結構預測速度。

據百度研究院透露，LinearFold算法可將此次新型冠狀病毒的全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒，提速120倍，節省了兩個數量級的等待時間。相較于經典算法，現在只需不到半分鐘就可以拿到病毒的結構資料，提升基因檢測、疫苗研發等科研中心的工作效率。

此次引起武漢肺炎的新型冠狀病毒（2019-nCoV）與“非典”病毒、艾滋病毒、埃博拉病毒一樣都屬于RNA病毒，其單鏈結構導致病毒更容易變異、不易開發疫苗。RNA序列有豐富的空間結構，而這些結構能決定 RNA 的功能，進而幫助設計分子藥物和分子檢測儀。

傳統上，RNA二級結構預測需要三次方時間復雜度的算法。也就是說，如果序列長度翻一倍的話，就要付出8 倍的計算時間，這對于 RNA 病毒基因組這樣的超長序列（例如艾滋病毒有約1萬個堿基，埃博拉病毒有約2萬個堿基）需要很長的等待時間。而冠狀病毒（包括非典病毒和這次的新冠病毒）的基因組又是所有 RNA 病毒里最長的，長達 3 萬個堿基，最快的經典算法也需要 55 分鐘。

同時，百度開放LinearFold網站給全世界科學家免費使用，據稱，該網站在RNA結構預測速度和序列長度方面，都具有很大優勢，在預測速度上無出其右，而且能處理的最長序列長度達10萬堿基，能滿足對RNA病毒全基因組結構預測的要求。

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