新冠病毒自2019年开始席卷全球，至今仍未完全结束。如今，新冠疫情已经给人们的生产生活造成了极大的干扰和破坏，且新冠病毒只是一大批日益增多的动物传染病病毒中的一种。新病毒不是第一种人畜共患病，也不会是最后一种，其他比较“知名”的人畜共患病还包括埃博拉、中东呼吸综合征、西尼罗河热以及裂谷热等等。
很多研究表明，人类活动的扩张、对野生生态的破坏，加剧了某些疾病从动物向人类自身的传播概率。近年来，大多数新出现的人类传染病（如COVID-19）都是人畜共患的——由源自其他动物物种的病毒引起，如果能及早识别这类高风险病毒，则可以改善相关研究和监测重点，有望预防此类疾病未来再次暴发。
9月29日，来自英国格拉斯哥大学的研究人员在PLOS Biology期刊上发表的一篇论文中介绍，他们使用病毒基因组的机器学习技术（一种人工智能模型）可以预测任何动物病毒感染到人类的可能性，这为预测评估人畜共患病潜力提供了一个新工具。
研究人员从包含动物感染物种的36个病毒家族的861个RNA和DNA病毒物种中收集了具有代表性的基因组序列，将每种病毒标记为能够感染人类，或者不使用已发表的报告作为基本事实，并训练模型对病毒进行相应分类。在这些数据中，识别潜在的或未记录的人畜共患病是研究分析的一个先验目标。
研究人员认为，由于现在大多数病毒都是使用非靶向基因组测序发现的，通常涉及许多同时发现的表型数据有限，因此理想的方法是仅从序列数据中量化相关暴露后人类感染性的相对风险。
基于论文中模型的分析，目前共有18种病毒被认为具有非常高的人畜共患潜力，其中至少有3种（Aura virus, Ndumu virus, Uganda S virus）具有人类感染的血清学证据。在整个数据集中，77.2%的预测具有非常高的人畜共患病潜力的病毒已知会感染人类。
在一个以基因组为基础的病毒快速发现的时代，研究和监测活动的合理优先级一直是尚未解决的挑战。而这项论文的研究结果表明，病毒的人畜共患病潜力可以从其基因组序列中推断出来，可以回顾性或前瞻性地预测病毒能够感染人类的可能性，能为病毒研究和监测优先事项的决策提供信息，这在很大程度上提供了更先进的选择。