ИИ создал работающие геномы, открыв новые горизонты в синтетической биологии и фаготерапии

Искусственный интеллект создал живые геномы — они оказались работоспособными в лаборатории

На этой неделе, пока некоторые заголовки сосредоточились на тревожном утверждении о том, что система ИИ разработала работоспособный вирус, более тихий препринт из Стэнфорда и Института Арка намекнул на нечто еще более значительное — и, в зависимости от вашей точки зрения, более тревожное.

Исследователи там сообщили о первом генеративном проектировании целых живых геномов: 16 синтетических бактериофагов — вирусов, infecting bacteria — придуманных искусственным интеллектом, собранных в лаборатории и доказавших свою способность к репликации, эволюции и превосходству над их естественными предками.

Команда использовала «языковые модели генома», названные Evo 1 и Evo 2, родственные крупным языковым моделям, стоящим за ChatGPT, но обученные на миллиардах базовых пар вирусной ДНК вместо слов. Эти системы не просто мутировали существующие вирусы; они создавали новые геномы с нуля, балансируя тысячи взаимозависимых генов, промоторов и регуляторных мотивов — задачи, которые долгое время были вне reach человеческих биоинженеров.

Из 302 геномов, сгенерированных ИИ, 16 ожили, производя функциональные фаги, способные инфицировать E. coli и, в некоторых случаях, превосходить естественный вирус ΦX174, который вдохновлял их.

Почему это важно

Это достижение, если его повторить, представляет собой веху в синтетической биологии, сопоставимую с созданием минимальной бактериальной клетки Крейгом Вентером в 2010 году. До сих пор инструменты ИИ могли проектировать отдельные белки или короткие генетические цепи; создание целого жизнеспособного генома оставалось недоступным. Это исследование демонстрирует, что машинное обучение может захватывать грамматику жизни на уровне генома — формируя последовательности, достаточно сложные, чтобы складываться, самоорганизовываться и воспроизводиться.

Практически это может преобразовать фаготерапию, вековую антибактериальную стратегию, которая сейчас возрождается на фоне кризиса антибиотикорезистентности. Исследователи смешали свои шестнадцать построенных ИИ фагов в «коктейль», который быстро преодолел сопротивление в штаммах E. coli, которые победили естественный ΦX174. В принципе, тот же подход может привести к созданию индивидуальных вирусных препаратов для инфекций, устойчивых к лекарствам, или настраивать фаги для борьбы с патогенами в сельском хозяйстве, аквакультуре или сточных водах.

Кроме медицины, проектирование геномов на крупном масштабе может открыть новые промышленные горизонты: фаги, которые программируют микробиомы, микроорганизмы, производящие экологически чистые химикаты, или вирусы, которые действуют как нано-разноски внутри живых тканей. Каждое приложение, которое когда-либо было ограничено эволюционным случаем, может, в теории, быть написано как код.

Контекст и предостережение

Это обещание неразрывно связано с риском. Сообщение Washington Post о том, что другой ИИ независимо сгенерировал работоспособный патоген, отразило общественное беспокойство о том, что инструменты, способные проектировать жизнь, могут создать неправильный тип.

Исследование Стэнфорда и Арка, хотя и тщательно контейнированное, показывает, насколько близко мы находимся к этой границе. Его авторы подчеркивают безопасность: они работали только с непатогенной E. coli на одобренных уровнях биобезопасности, настроили модели на ограниченных вирусных семействах и построили фильтры для блокировки человеческих вирусных последовательностей. Тем не менее, грань между тем, что можно, и тем, что следует, сужается.

Эксперименты также подчеркивают, насколько непредсказуемой остается биология. Большинство геномов, сгенерированных ИИ, оказались неудачными; другие выжили случайно из-за молекулярной совместимости.

Даже успешные геномы эволюционировали с неожиданными чертами — например, заменяя структурный ген, ранее считавшийся летальным, — что подразумевает, что ИИ может находить эволюционные укороченные пути, которые люди пока еще не понимают. Эта творческая непредсказуемость является как источником инноваций, так и семенем риска.

В более широком контексте

Менее чем за десятилетие языковые модели прошли путь от написания эссе до написания самой эволюции. Переход от текста к пробирке сокращает расстояние между симуляцией и созданием, принуждая регуляторов и исследователей столкнуться с новой реальностью: ИИ больше не просто предсказывает биологию — он ее изобретает.

Когда запасы антибиотиков истощаются, а пандемии нависают, проектирование полезных вирусов может стать одним из лучших инструментов человечества и нашими величайшими искушениями. То, что предполагает эта работа, заключается не только в том, что ИИ может создавать жизнь, но и в том, что он может переэволюционировать ее. Может ли общество поспевать за этим — теперь более актуальный эксперимент.