ИИ спроектировал вирусы, убивающие бактерии: эксперимент Стэнфорда и Arc Institute

Исследователи из Стэнфордского университета и некоммерческого института Arc Institute в Калифорнии использовали искусственный интеллект для создания вирусов, способных убивать бактерии. Работа, описанная в препринте, стала одной из первых попыток генеративного проектирования полных геномов. Модель Evo, разработанная в Arc Institute, предложила 700 000 возможных геномов бактериофагов, из которых ученые отобрали наиболее перспективные. 285 последовательностей были химически синтезированы в виде ДНК и введены в бактерии E. coli. Шестнадцать из них произвели вирусы, способные к репликации и уничтожению бактериальных клеток.

Evo работает по принципу большой языковой модели, но обучается не на текстах, а на биологических последовательностях. Первый этап обучения включал анализ примерно девяти триллионов нуклеотидов из миллионов животных, растений, микробов и вирусов, что позволило модели уловить закономерности, общие для всего древа жизни. Затем последовал специализированный этап: модель дообучали на 11 генах бактериофага Phi X-174 и около 15 000 его ближайших родственников. Такой подход, по словам соавтора исследования Сэмюэля Кинга, был логичным шагом: «Это казалось очевидным следующим шагом».

Полученные вирусы оказались не просто ослабленными копиями природных аналогов. Они были столь же устойчивы, а некоторые размножались даже быстрее, чем исходный Phi X-174. Оливер Крук, биохимик из Оксфордского университета, не участвовавший в исследовании, отметил: «Это не просто болезненные версии того, что уже существует». Патрик Кай, синтетический биолог из Манчестерского университета, назвал работу «важным этапом». Однако Крук предостерегает от переоценки результатов: ИИ не изобрел ничего принципиально нового. Вирусы очень похожи на природные виды и используют ту же биологию. Остается открытым вопрос, будет ли Evo столь же успешен с другими группами вирусов. Если да, результаты могут стать полезным инструментом для медицины и биотехнологий. «Многое в нашей науке опирается на вирусы как на технологию», — говорит Крук.

Работа также высветила пробел в регулировании биобезопасности. Национальные институты здравоохранения США в конце июля выпустили политику, запрещающую эксперименты, делающие патогены более опасными. Однако чисто вычислительная работа, то есть проектирование вирусной ДНК на компьютере, под этот запрет не подпадает, если только не «вовлекает объект, вызывающий озабоченность». Проблема в том, что классифицировать новый вирус, созданный ИИ, сложно. «Каков риск того, чего я никогда не видел?» — задается вопросом Мориц Ханке из Центра безопасности здоровья Джонса Хопкинса. Он видит огромный разрыв между темпами исследований и существующими защитными механизмами. В качестве сценария злоупотребления он приводит пример: «Можно сказать: „Эй, геномная языковая модель, сделай мне геном гриппа, модифицированный для большей трансмиссивности или летальности“».

Команда приняла собственные меры предосторожности. Во время обучения Evo не получала данных о вирусах, поражающих человека, а также о родственных патогенах животных, растений или грибов. Это означает, что модель в принципе не может генерировать такие геномы. «Мы просто хотели быть особенно осторожными», — говорит Брайан Хи, вычислительный биолог из Стэнфорда и соавтор исследования. Ханке называет такой подход «весьма похвальным», особенно потому, что никакие официальные правила этого не требовали: «Они не получают никаких указаний ниоткуда о том, что им следует делать».

Эксперты по-разному оценивают значимость работы. Джеф Боке, биолог из NYU Langone Health, назвал проект «впечатляющим первым шагом» к созданию жизни с помощью ИИ, хотя вирусы технически не являются живыми. Он отметил, что производительность ИИ была «на удивление хорошей», а дизайны — «неожиданными», с изменениями в порядке и расположении генов, которые ученые не рассматривали. Крейг Вентер, пионер синтетической ДНК, скептичен: он назвал метод «просто более быстрой версией проб и ошибок». Его лаборатория ранее создала синтетическую бактерию, но другим способом.

Исследование продолжает серию работ по применению языковых моделей в биологии. Ранее Evo уже использовалась для предсказания мутаций и проектирования белков, но создание целых геномов — новый уровень сложности. Если подход подтвердится на других вирусах, он может ускорить разработку бактериофагов для терапии, где фаги используются для борьбы с устойчивыми к антибиотикам инфекциями. Однако до практического применения предстоит решить вопросы безопасности и регулирования.