COVID-19 是否可能起源于罕见传染病的融合，而非野生动物？一项使用 AI 驱动的最大逻辑智能的开创性研究表明了这一点。
一项令人惊讶的新研究表明，COVID-19可能不是源自蝙蝠或穿山甲，而是源自人类疾病的罕见融合。
研究人员利用一种名为最大逻辑智能的先进人工智能驱动方法，发现了 COVID-19 与两种不为人知的感染（鼻疽病和森涅茨克热）之间的遗传联系，有可能改写病毒出现过程的叙述。
揭秘新冠病毒的起源尽管进行了广泛的研究，但 COVID-19 的起源仍不确定。《生物标志物科学与技术进展》（ABST）发表的一项新研究采用人工智能驱动的方法分析了早期 COVID-19 患者血液样本中 865,859 个 CpG 位点的DNA甲基化模式。
该研究由威斯康星大学统计系张正军教授领导，利用最大逻辑智能识别出强有力的遗传联系。研究结果表明，COVID-19 可能是两种罕见传染病（鼻疽和森热病）与人类常见疾病自然融合的结果。
站点间关系和站点风险概率的可视化。来源：Zhang, Z。
远离野生动物起源这对病毒起源于蝙蝠或穿山甲的普遍看法提出了挑战，也提出了之前的研究过于强调野生动物起源的可能性。
“在 865,859 个 CpG 位点之间建立这样的联系是一项相当大的挑战，随机相关性发生的概率不到千万分之一，”张教授指出：“然而，当考虑到这些疾病的罕见性时，发现有意义的联系的几率下降到一亿分之一，这进一步加强了这些结果的有效性。”
Max-Logistic 智能：游戏规则改变者？最大逻辑智能此前已在癌症生物标志物研究中得到证实。与传统 AI 算法或现代机器学习技术（如随机森林、深度学习和支持向量机）不同，最大逻辑智能具有更高的可解释性、一致性和稳健性，因此特别适合建立因果关系。
张教授强调，虽然识别可靠的生物标记对于科学进步至关重要，但许多在孤立研究中发现的基因标记在其他群体中却无法找到，导致跨群体共性较低或没有。
张教授解释道：“DNA 甲基化是将甲基基团添加到 DNA 的过程，在基因表达和疾病发展中起着核心作用。甲基化错误可能引发疾病，这促使人们研究 COVID-19 的 DNA 甲基化模式。”
参考文献：张正军，《COVID-19 初期与两种罕见传染病的病因学联系》，2024 年 12 月 9 日， 《生物标志物科学与技术进展》。DOI：10.1016/j.abst.2024.12.001
来源：科爱通讯有限公司
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