随着测序技术的进步，基因组流行病学现已蓬勃发展，但未来将依赖关键参数的准确估计，包括进化率、分化时间、共同的进化和流行病学模式以及人口统计等；同时在实验水平上需要精确估计如基因组复制的突变率、适应度效应、重组率、种群增长/周转率以及上位性的强度和体征等参数。
病毒生态学的研究也将病毒视为生态系统中的参与者，而不仅仅是致病和新出现的病原体。
病毒起源的主要有两大假说，即病毒是古老复制体的直系后代，或者是较近期从细胞生物中“逃逸”的基因。这些理论提供了关于生命如何从简单的化学物质演化成复杂的生物体的线索。蛋白质结构的分析可能有助于揭示病毒的起源、进化和与宿主的相互作用等问题。
为了预防未来可能的疾病大流行，加强对人与动物接触界面的监测至关重要。包括利用高通量宏基因组测序和血清学筛查等技术对每个感染患者进行病毒基因组的实时测序。但要实现这一目标，需要在在中低收入国家推广基因组测序技术，并克服政治、法律和监管方面的障碍。
气候变化对病毒传播的潜在影响已毋庸置疑，通过病毒学、媒介生物学、流行病学和气候研究专家的合作，了解气候变化对病毒（再次）出现的全面影响将成为跨学科研究的重点。
人类中相关和不相关病毒之间的竞争
病毒感染模式和疾病结果
病毒组的相互作用可能是一个疾病决定因素，在整个病毒组而不是孤立的病原体的背景下理解病理学和关系是未来病毒学的关键组成部分。
研究慢性或急性病毒感染对其他病原体的影响，包括细菌、真菌和单细胞或多细胞寄生病原体，以及其他病原体如何影响病毒感染的结果，是理解人群中不同疾病转归的关键。
病毒疫苗的新概念
宏基因组学在临床医学作为病原体诊断工具潜力巨大。宏基因组学能够研究病毒与共感染细菌和/或寄生虫之间可能的相互作用，可以预期宏基因组诊断方法将在未来十年内得到验证和标准化。需要有效的解决临床宏基因组学的致病病原体识别、宏基因组数据解释等挑战问题。宏基因组学最终可能成为传染病诊断的一站式服务。
病毒学的产物
人工智能影响着病毒学，特别是病毒基因组序列的计算分析。包括记录自然界中病毒蛋白结构的全部范围，这有助于更好地解析蛋白质、病毒细胞和病毒宿主相互作用，解决特定结构之间的进化关系，以及合理设计治疗方法。
人工智能最终可能帮助我们从病毒的基因组序列中预测病毒的所有生物学和表型特征，病毒与宿主细胞、宿主免疫系统和治疗剂的相互作用，以及它的致病性和大流行潜力。
病毒学在不断进步，但也面临前所未有的挑战。2024年9月19日，Edward C. Holmes、Florian Krammer和Felicia D. Goodrum在Cell期刊发表了关于病毒学的前瞻性综述，总结了过去五十年病毒学领域的主要进展，提出了未来五十年发展方向：编目病毒圈的基因组和表型多样性；了解疾病的发生，病毒性感染的治疗、疫苗和干预措施的未来方向；宿主-病毒相互作用；病毒在慢性疾病中的作用；宏基因组学以及将病毒作为细胞生物学工具。文章强调了病毒学将面临的挑战，不仅仅是科学和技术方面，还包括社会和政治等方面。
关于赛陆医疗
赛陆医疗创办于2020年，是国家高新技术企业和国家专精特新小巨人企业，专注于开发自主知识产权的上游测序平台，并基于其上构建了全球领先的超分辨空间组学平台，实现基因组学和空间组学产品的自主开发及科研临床端转化。公司突破了以往测序和组学产品在通量、成本、分辨率、自动化等方面的瓶颈，取得欧盟CE-IVDR等多项关键认证。公司发展迅速，现拥有国际领先的测序和组学平台，可以为中下游应用提供全面的解决方案，产品畅销海内外。
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