ViraHInter：融合双模态信息，将抗病毒药物研发推进到系统化靶点发现模式
【导语：上海人工智能实验室等联合团队推出AI预测模型ViraHInter，不用湿实验就能预判病毒“劫持”的人体蛋白，将抗病毒药物研发推进到系统化靶点发现模式，关键成果显著。】
传统方法预测蛋白相互作用，要么只分析氨基酸序列，要么只分析三维结构。而ViraHInter的突破在于让AI同时精准掌握这两种信息。其结构分支能生成病毒 - 宿主蛋白复合物的全原子三维结构，精准刻画界面上每一个原子如何贴合，为药物设计打下基础；序列分支借助蛋白语言模型，从海量蛋白进化信息中识别保守模式，即使病毒快速变异也能抓住不变的模式。
在严苛的人类蛋白基准测试中，ViraHInter预测精度（AUPR 0.44）全面超越AlphaFold 3（0.23）、RoseTTAFold2 - PPI（0.28）、RF2 - Lite（0.10）。面对病毒 - 人类蛋白相互作用时，模型精度高达0.50，比AlphaFold 3高4.5倍 (0.11)，比其他方法高6倍以上。在序列同源性严格受控的测试中，ViraHInter的AUPR达到0.50，比AlphaFold 3高4.5倍，比其他方法高6倍以上，这一差距甚至超过了常规测试下的优势，说明其双模态架构在应对新发病原体时优势更为突出。
科研团队利用ViraHInter，在人类全蛋白组范围内对H1N1、H3N2、H9N2这三种流感亚型的10个关键病毒蛋白进行系统筛选，锁定33个被三种亚型共同靶向的核心宿主因子。其中12个因子在已有研究中已被证实参与流感感染过程，但从未在任何病毒 - 宿主互作数据库中被记录。RAB11A蛋白是三种亚型血凝素共同的结合伙伴，针对其与血凝素相互作用界面开发的药物，有望对多种流感亚型同时起效。在冠状病毒研究中，也发现RAB8A蛋白可能是多种冠状病毒共同依赖的关键宿主因子，可作为广谱抗冠状病毒药物研发的靶点。
编辑观点：ViraHInter的出现为抗病毒药物研发带来新的思路和方法，其高精度和跨病毒家族泛化能力有望加速广谱抗病毒药物的研发进程，对未来应对病毒感染具有重要意义。