ИИ Evo спроектировал 16 бактериофагов против устойчивых бактерий
Учёные Stanford University и Arc Institute впервые заставили искусственный интеллект спроектировать с нуля простые, но полностью рабочие вирусы, которых раньше не существовало в природе. Работа опубликована на этой неделе в журнале Science.
В качестве инструмента использовались модели Evo 1 и Evo 2, фундаментальные ИИ-модели для вычислительной биологии, обученные на миллионах геномов представителей всех форм жизни: животных, растений, микробов, бактерий и вирусов. Цель обучения, научить модели узнавать сложные эволюционные закономерности: как обычно устроены гены, какие последовательности сохраняются в ходе эволюции и какие биологические ограничения нужны, чтобы организм оставался жизнеспособным.
В качестве образца для генерации взяли бактериофаг Phi X-174, заражающий бактерию Escherichia coli (E. coli). Задача ставилась не скопировать этот вирус, а использовать его лишь как ориентир: модели сгенерировали тысячи совершенно новых геномов с генетической архитектурой, совместимой с заражением E. coli, но при этом с конкретными последовательностями ДНК, заметно отличающимися от природных бактериофагов.
Из всего массива сгенерированных геномов учёные отобрали по признакам организации генов, наличия регуляторных элементов и другим критериям, основанным на биологии Phi X-174, выборку из 300 геномов. Их синтезировали в лаборатории молекула за молекулой и ввели в клетки E. coli, чтобы проверить, способны ли они образовать работающие вирусы. Из 300 синтезированных геномов полностью функциональными бактериофагами стали только 16, с ранее не публиковавшимися последовательностями, другими генами, новыми регуляторными элементами и даже отличающимся размером генома. Поведение этих вирусов тоже различалось: одни заражали бактерии быстрее, другие показывали иную способность к репликации.
Отдельно учёные проверили эти 16 фагов на способность преодолевать бактериальную устойчивость: смесь ИИ-спроектированных фагов и смесь природных фагов, похожих на Phi X-174, применили против штаммов E. coli, которые уже выработали устойчивость к Phi X-174. ИИ-сгенерированные вирусы смогли быстро преодолеть эту устойчивость и заразить бактерии. По словам авторов работы, это демонстрирует «путь к терапиям на основе фагов, созданных искусственным интеллектом, против быстро эволюционирующих бактериальных патогенов».
Открытие называют неоднозначным. С одной стороны, оно открывает путь к персонализированным методам лечения бактериальных инфекций, способным эволюционировать почти так же быстро, как сами патогены, это может стать альтернативой антибиотикам в борьбе с устойчивыми бактериями. С другой стороны, тот же принцип в теории применим для создания новых заболеваний, высокотоксичных веществ или патогенов, способных вызвать пандемию. Мориц Ханке, исследователь из Центра биобезопасности Университета Джонса Хопкинса, заявил изданию The New York Times, что сейчас не существует механизмов защиты, способных эффективно предотвратить создание летального вируса с помощью ИИ, и что между скоростью развития науки и технологий и разработкой эффективного регулирования есть «огромный разрыв». Три года назад исследование Rand Corporation предупреждало, что самые продвинутые на тот момент ИИ-системы способны помогать в планировании и осуществлении атак с применением биологического оружия; организация также отмечала, что скорость развития ИИ-систем часто опережает возможности правительств по регуляторному надзору.
Ключевые факты
- Учёные Stanford University и Arc Institute с помощью ИИ-моделей Evo 1 и Evo 2 впервые спроектировали с нуля ранее не существовавшие в природе вирусы, работа опубликована в Science
- Модели генерировали геномы бактериофагов на основе Phi X-174 (заражает E. coli), обучаясь на миллионах природных геномов всех форм жизни
- Из 300 синтезированных в лаборатории геномов 16 оказались полностью функциональными бактериофагами с уникальными последовательностями и разным поведением
- Эти 16 ИИ-спроектированных фагов смогли заразить штаммы E. coli, уже выработавшие устойчивость к природному Phi X-174
- Исследователь Мориц Ханке (Университет Джонса Хопкинса) предупреждает об отсутствии механизмов защиты от создания опасных вирусов с помощью ИИ; Rand Corporation ранее указывала на риск использования ИИ для планирования биологических атак
Почему это важно
Раньше синтетические вирусы почти всегда были копиями или вариантами уже известных патогенов. Здесь же ИИ впервые спроектировал с нуля вирусы с генетической архитектурой, работающей на практике, их не просто смоделировали на компьютере, а синтезировали и проверили в лаборатории на живых бактериях, и 16 из 300 вариантов оказались полностью функциональными. Это показывает, что ИИ-модели способны не просто предсказывать, а создавать новые работающие биологические объекты, причём сразу способные преодолевать выработанную бактериями устойчивость.
Кому это важно
В первую очередь, исследователям молекулярной биологии и биотехнологий, которые ищут альтернативы антибиотикам в борьбе с устойчивыми бактериальными инфекциями. Также это важно для специалистов по биобезопасности и регуляторов: та же технология генерации работающих вирусных геномов создаёт риски двойного назначения.
Как это применить
Пока это не готовый продукт, а метод и экспериментальное доказательство принципа. По словам исследователей, подход может лечь в основу персонализированных фаговых терапий, способных эволюционировать почти так же быстро, как сами бактериальные патогены. В источнике не сказано, что какой-либо из 16 фагов уже испытывался за пределами лаборатории или на людях, это результат лабораторного эксперимента на E. coli.
Можно ли доверять
Источник, статья Wired (переведённая версия материала WIRED en Español) о рецензируемом исследовании, опубликованном на этой неделе в журнале Science. Результат подтверждён не только компьютерным моделированием: 300 сгенерированных геномов были физически синтезированы в лаборатории и проверены на реальных бактериях E. coli, включая штаммы с выработанной устойчивостью, что даёт независимую от алгоритма проверку.
Риски и подводные камни
Та же способность ИИ проектировать работающие вирусные геномы в теории применима и во вред, для создания новых заболеваний, высокотоксичных веществ или патогенов с пандемическим потенциалом. Мориц Ханке из Центра биобезопасности Университета Джонса Хопкинса утверждает, что сейчас нет механизмов, способных эффективно предотвратить создание летального вируса с помощью ИИ, и указывает на «огромный разрыв» между скоростью развития технологий и регулированием. Исследование Rand Corporation трёхлетней давности предупреждало, что продвинутые ИИ-системы способны помогать в планировании атак с биологическим оружием, а скорость развития ИИ обгоняет возможности государств по надзору.
«Это путь к терапиям на основе фагов, созданных искусственным интеллектом, против быстро эволюционирующих бактериальных патогенов.»
— авторы исследования