RNA病毒如新冠病毒通过突变不断进化，预测其进化路径对疫苗和疗法设计至关重要。目前，AI工具能预测短期内优势突变，但长期复杂突变组合仍是挑战。AI驱动的蛋白质结构预测工具如AlphaFold和ESM-2为病毒进化预测带来新动力，但AI模型需要大量数据训练。新冠疫情期间的基因测序提供了大量数据，但免疫学家认为，提高AI预测能力可能需要五年以上的病毒进化数据。此外，现有模型多关注单一突变，而病毒进化空间无限，奥密克戎变种的出现便是一个例证。

🧬 RNA病毒通过积累突变不断进化，其中一些突变能帮助变异体逃避宿主免疫系统并迅速传播。

🔬 AI工具目前能预测短期内使病毒更具优势的单一突变，但尚无法预测长期内复杂的突变组合，且实验室实验耗时费力。

💡 AI驱动的蛋白质结构预测工具，如AlphaFold和ESM-2，为病毒进化预测带来新动力，但需要大量基因序列数据进行训练。

📈 尽管新冠疫情期间积累了大量基因序列数据，免疫学家认为，可能需要五年以上的病毒进化数据才能显著提高AI模型的预测能力。

🔀 现有AI模型主要关注单一突变的影响，而病毒进化空间无限，奥密克戎变种的出现携带了50多个突变，证明了预测的复杂性。

病毒，特别是RNA病毒，如新冠病毒，通过积累新的突变不断进化。其中一些突变对病毒更有利，能够帮助变异体逃避宿主免疫系统并迅速传播。从理论上讲，如果科学家能够预测病毒未来的进化路径，就可以提前设计疫苗和抗病毒疗法。

目前，人工智能（AI）工具能够预测哪些单一突变会使病毒更具优势，以及哪些变异体可能在短期内占据主导地位。然而，这些工具尚无法预测长期内病毒可能经历的复杂突变组合。

过去，研究人员通过实验室实验识别出具有增强特性的病毒变体，但这些实验耗时且费力。近年来，AI驱动的蛋白质结构预测工具为这一领域注入了新动力。例如，DeepMind开发的AlphaFold和Meta推出的ESM-2以及ESMFold，都展现了技术突破。

AI模型需要大量数据才能实现病毒进化预测。得益于新冠疫情期间的广泛基因测序，研究人员目前拥有近1700万个基因序列作为训练数据。

尽管如此，免疫学家指出，要显著提高AI模型的预测能力，可能需要超过五年的病毒进化数据。此外，目前的大多数AI模型仍主要关注单一突变的影响，而病毒的进化空间几乎是无限的。例如，当奥密克戎变种出现时，它携带了50多个突变，其中许多是研究人员此前未曾预料到的。