Искусственный интеллект впервые в истории с нуля сгенерировал полноценный и функциональный геном. Разработанные ИИ-моделями Evo 1 и Evo 2 геномы принадлежали бактериофагам — вирусам, охотящимся на бактерии. В лабораторных условиях эти синтезированные организмы доказали свою жизнеспособность и эффективность в уничтожении целевых микроорганизмов.
Исследование под руководством вычислительного биолога Брайана Хи из Стэнфордского университета и Института Arc в Пало-Альто было опубликовано 17 сентября на сервере препринтов . На данный момент работа еще не прошла процедуру рецензирования научным сообществом. Целью эксперимента было создание вирусов, способных атаковать бактерию Escherichia coli (кишечную палочку).
Процесс обучения нейросетей был аналогичен тому, как обучался ChatGPT: модели проанализировали миллиарды пар генетических букв (A, C, G и T) из геномов уже существующих бактериофагов. Это позволило ИИ понять фундаментальные принципы построения вирусной ДНК и научиться генерировать новые, ранее не существовавшие последовательности.
В качестве отправной точки и эталона исследователи использовали геном бактериофага ΦX174 (Фи-X174). Этот вирус вошел в историю науки в 1977 году, став первым организмом с ДНК-геномом, который был полностью секвенирован. Его выбор был обусловлен высокой изученностью, что позволяло точно оценивать новизну мутаций, предложенных ИИ, а также его безопасностью, так как он не заражает человеческие клетки.
Для предотвращения случайного создания опасных патогенов команда Брайана Хи сознательно исключила из обучающих данных любые геномы вирусов, способных нанести вред человеку. Все усилия были сосредоточены исключительно на бактериофагах, поражающих бактерии.
В результате работы искусственный интеллект сгенерировал около 300 потенциальных геномов. Из этого числа ученые синтезировали и протестировали 16 наиболее перспективных вариантов. Все 16 образцов оказались жизнеспособными вирусами, которые успешно инфицировали и уничтожали клетки E. coli.
Некоторые из созданных ИИ бактериофагов убивали кишечную палочку значительно быстрее, чем эталонный вирус ΦX174. Более того, исходный ΦX174 не смог справиться с тремя штаммами E. coli, выработавшими устойчивость к нему. Однако «коктейли», состоящие из смесей различных сгенерированных ИИ фагов, смогли преодолеть эту резистентность и остановить рост бактериальных колоний.
Главное практическое применение этой технологии — фаговая терапия для борьбы с бактериальными инфекциями, устойчивыми к антибиотикам. Искусственный интеллект способен в кратчайшие сроки создавать «фаговый ключ», идеально подходящий для уничтожения конкретного патогена в организме пациента, что открывает новую эру в персонализированной медицине.
Идеальный сгенерированный фаг должен обладать тремя ключевыми свойствами: атаковать только один целевой вид «плохих» бактерий, не затрагивать полезную микрофлору человека и эволюционировать вместе с бактерией, чтобы противостоять развитию у нее резистентности.
Помимо медицины, технология может ускорить процессы в микробном производстве, например, при синтезе антибиотиков или культивировании микроорганизмов, предназначенных для разложения пластика. В долгосрочной перспективе это поможет понять более сложные геномы и разработать методы лечения тяжелых заболеваний.
Несмотря на прорыв, масштаб будущих задач огромен. Геном человека более чем в полмиллиона раз превышает по размеру геном бактериофага ΦX174, что иллюстрирует сложность дальнейшей работы.
По мнению экспертов, таких как Дэвис, использование сгенерированных ИИ фагов должно подлежать строгому контролю. Потребуется проведение масштабных тестов, чтобы убедиться, что искусственные вирусы не взаимодействуют с другими микробами в экосистеме, например, в микробиоме кишечника человека, и не наносят непреднамеренного вреда.
Исследование под руководством вычислительного биолога Брайана Хи из Стэнфордского университета и Института Arc в Пало-Альто было опубликовано 17 сентября на сервере препринтов . На данный момент работа еще не прошла процедуру рецензирования научным сообществом. Целью эксперимента было создание вирусов, способных атаковать бактерию Escherichia coli (кишечную палочку).
Процесс обучения нейросетей был аналогичен тому, как обучался ChatGPT: модели проанализировали миллиарды пар генетических букв (A, C, G и T) из геномов уже существующих бактериофагов. Это позволило ИИ понять фундаментальные принципы построения вирусной ДНК и научиться генерировать новые, ранее не существовавшие последовательности.
В качестве отправной точки и эталона исследователи использовали геном бактериофага ΦX174 (Фи-X174). Этот вирус вошел в историю науки в 1977 году, став первым организмом с ДНК-геномом, который был полностью секвенирован. Его выбор был обусловлен высокой изученностью, что позволяло точно оценивать новизну мутаций, предложенных ИИ, а также его безопасностью, так как он не заражает человеческие клетки.
Для предотвращения случайного создания опасных патогенов команда Брайана Хи сознательно исключила из обучающих данных любые геномы вирусов, способных нанести вред человеку. Все усилия были сосредоточены исключительно на бактериофагах, поражающих бактерии.
В результате работы искусственный интеллект сгенерировал около 300 потенциальных геномов. Из этого числа ученые синтезировали и протестировали 16 наиболее перспективных вариантов. Все 16 образцов оказались жизнеспособными вирусами, которые успешно инфицировали и уничтожали клетки E. coli.
Некоторые из созданных ИИ бактериофагов убивали кишечную палочку значительно быстрее, чем эталонный вирус ΦX174. Более того, исходный ΦX174 не смог справиться с тремя штаммами E. coli, выработавшими устойчивость к нему. Однако «коктейли», состоящие из смесей различных сгенерированных ИИ фагов, смогли преодолеть эту резистентность и остановить рост бактериальных колоний.
Главное практическое применение этой технологии — фаговая терапия для борьбы с бактериальными инфекциями, устойчивыми к антибиотикам. Искусственный интеллект способен в кратчайшие сроки создавать «фаговый ключ», идеально подходящий для уничтожения конкретного патогена в организме пациента, что открывает новую эру в персонализированной медицине.
Идеальный сгенерированный фаг должен обладать тремя ключевыми свойствами: атаковать только один целевой вид «плохих» бактерий, не затрагивать полезную микрофлору человека и эволюционировать вместе с бактерией, чтобы противостоять развитию у нее резистентности.
Помимо медицины, технология может ускорить процессы в микробном производстве, например, при синтезе антибиотиков или культивировании микроорганизмов, предназначенных для разложения пластика. В долгосрочной перспективе это поможет понять более сложные геномы и разработать методы лечения тяжелых заболеваний.
Несмотря на прорыв, масштаб будущих задач огромен. Геном человека более чем в полмиллиона раз превышает по размеру геном бактериофага ΦX174, что иллюстрирует сложность дальнейшей работы.
По мнению экспертов, таких как Дэвис, использование сгенерированных ИИ фагов должно подлежать строгому контролю. Потребуется проведение масштабных тестов, чтобы убедиться, что искусственные вирусы не взаимодействуют с другими микробами в экосистеме, например, в микробиоме кишечника человека, и не наносят непреднамеренного вреда.