2026年4月11日，一款叫ViraHInter的双模态AI模型正式发布。

该模型由上海人工智能实验室联合复旦大学、上海交通大学医学院附属瑞金医院及上海市病毒研究院共同推出，不用开展湿实验就能预判病毒将如何"劫持"人体蛋白的AI模型。

实测显示，ViraHInter比现有最强工具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，新冠病毒只有约30个基因。但它能入侵人体、复制、传播——靠的是精准"劫持"我们细胞里的蛋白质。这个"劫持"过程，靠的就是病毒蛋白与宿主蛋白的相互作用（Virus-Host PPI）。

给定一个病毒蛋白和一个宿主蛋白，ViraHInter能告诉我们，它们会不会结合。

快速筛出候选靶点，工作时间压缩到几周

ViraHInter的核心架构是双模态深度学习框架，包含两大核心分支：

1. 结构生成分支负责生成病毒和宿主蛋白质的全原子三维复合物结构，理解病毒与宿主蛋白在空间上如何对接。

2. 序列表示分支处理氨基酸序列，提取序列层面的进化特征——利用蛋白语言模型，识别病毒在快速变异中仍保留的保守模式。

两个分支协同学习，最后融合成一套跨未见病毒的通用化相互作用规则。

这意味着，即使是一种全新的病毒，只要知道它的蛋白序列，ViraHInter模型就能推断它可能与哪些宿主蛋白相互作用。

图：ViraHInter对病毒蛋白与宿主蛋白的相互作用的验证

研发抗病毒药物，第一步是找到病毒的命门。ViraHInter能快速筛出候选靶点，把原本需要数年的工作压缩到几周。全原子三维复合物结构分子的出现，夸张地说可以直接拿去做药物研发。

当全新病毒出现时（比如当年的新冠），只需知道它的蛋白序列，ViraHInter就能推断它会攻击哪些人体蛋白，为防控争取时间。

对比AlphaFold3有多强

在测试中，ViraHInter的表现超过了当前最强的几个模型：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，比其他方法高6倍以上。

序列受控拆分那一列，它模拟的是从未见过的新型病毒。这时候AlphaFold3只有0.11，ViraHInter拿到了0.50，差距是4.5倍。AlphaFold3 每预测10对互作，约有3-4对是错的；ViraHInter把这个错误率大幅压低。

该模型在33种不同病毒上验证有效，包括新冠病毒、多种流感病毒等。

图：ViraHinter 识别出了保守存在以及各亚型特有的流感病毒-宿主蛋白互作网络

ViraHInter分析了多种流感病毒，发现了33个跨亚型共享的宿主因子。这些因子是病毒复制的核心依赖，是广谱抗病毒药物的最佳靶点。

病毒变异越来越快，人类应对的工具也在进化。

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