Группа биоинженеров из Стэнфорда опубликовала на платформе bioRxiv результаты работы, в которой впервые успешно применили искусственный интеллект для создания работающих геномов бактериофагов. Как сообщают авторы, синтетические вирусы, созданные на основе ИИ-проектов, продемонстрировали значительно более высокую эффективность заражения, чем природный фаг ΦX174.
В исследовании использовались модели Evo 1 и Evo 2, разработанные в Arc Institute. По словам учёных, это первый задокументированный случай, когда геном, полностью сгенерированный нейросетью, оказался жизнеспособным в лабораторных условиях.
Отправной точкой стал фаг ΦX174 — один из наиболее изученных вирусов, поражающих E. coli. Модели не создавали ДНК с нуля: ИИ дообучили на конкретных последовательностях этого фага, добавили инженерные инструкции и направляли генерацию мутаций в потенциально полезную сторону. В итоге было создано 302 кандидатных последовательности, из которых 285 позволили собрать полные геномы, а 16 успешно подавляли рост E. coli в тестах.
Некоторые из новых фагов оказались гораздо эффективнее своего природного аналога. В трёх независимых экспериментах фаг ΦX174 показал максимум третье место по результативности, а в одном вовсе не вошёл в топ-5. Лучший из искусственно созданных фагов — Evo-Φ69 — размножался в 16–65 раз быстрее, чем ΦX174, за шесть часов, в то время как последний показывал прирост лишь в 1,3–4 раза.
Важно отметить, что сгенерированные геномы сами по себе не являются полноценными вирусами. Учёные синтезировали только ДНК-инструкции, которые нужно ввести в клетки E. coli, чтобы те начали собирать вирусные частицы. После первого запуска активный вирус можно легко размножать и хранить в лабораторных условиях.
Команда также протестировала терапевтический потенциал технологии: три штамма E. coli, ранее устойчивых к фагу ΦX174, были уничтожены с помощью комбинации нескольких синтетических фагов. Это говорит о возможности создания персонализированных фаговых «коктейлей», которые смогут бороться с антибиотикорезистентными инфекциями или применяться в аграрной сфере. Публикация уже направлена на рецензирование.
Однако успех вызвал и вопросы по биобезопасности. Журналист Нико Маккарти обратил внимание, что некоторые из новых фагов могут быть классифицированы как отдельные вирусные виды, что теоретически открывает путь к созданию патогенов, особенно если применять аналогичный подход к вирусам, поражающим человека.
Авторы подчёркивают, что модели Evo не обучались на геномах человеческих вирусов, и для перехода к такому уровню потребуется значительно больше вычислительных и лабораторных ресурсов, включая расширение обучающего набора данных. Тем не менее сам факт, что ИИ может генерировать функциональные вирусные последовательности, усиливает дискуссию о необходимости жёсткого контроля доступа к биоинженерным моделям и данным.