Впервые учёные использовали искусственный интеллект для создания полных вирусных геномов, которые были физически синтезированы и превращены в 16 новых функциональных вирусов, способных к размножению.
Работа была опубликована в журнале Science, одном из самых известных научных журналов. Старший автор исследования Брайан Л. Хай, который задумал, разработал и руководил исследованием, сообщил о финансировании работы от Фонда Гейтса.
Ключевые особенности данного исследования
- Это не была компьютерная симуляция.
- Исследователи создали сотни вирусных геномов, разработанных с помощью ИИ, физически изготовили ДНК, собрали геномы, ввели их в восприимчивые кишечные палочки и восстановили 16 функциональных бактериофагов, успешно размножившихся.
- Вирусы заражали бактерии, подавляли рост бактерий, производили потомство и были выращены в рабочие вирусные запасы.
Это исследование представляет собой первый генеративный дизайн полных геномов, которые были синтезированы и экспериментально доказаны как жизнеспособные вирусы.
Учёные использовали Evo 1 и Evo 2 — геномные крупные языковые модели, которые работают по сути как LLM для ДНК. Вместо того чтобы предсказывать следующее слово в предложении, они предсказывают следующий нуклеотид — A, C, G или T.
- Другими словами, учёные теперь используют ту же базовую парадигму генеративного ИИ, лежащую в основе таких систем, как ChatGPT, для создания целых вирусных генетических чертежей.
- Эти цифровые последовательности затем могут быть преобразованы в физическую ДНК и, в конечном итоге, в функционирующие биологические сущности.
Результаты
В этой работе мы использовали языковые модели генома Evo 1 и Evo 2 для создания полных геномов фагов с реалистичной генетической архитектурой и специфичностью для бактериального хозяина Escherichia coli C. Используя природный фаг ΦX174 в качестве шаблона, мы разработали систему для создания и оценки тысяч геномов, сгенерированных искусственным интеллектом. Почти 300 из них мы синтезировали химическим путем и протестировали в лабораторных условиях, получив 16 жизнеспособных фагов.
Сгенерированные жизнеспособные фаги продемонстрировали высокую специфичность к хозяину и различные профили приспособленности, в том числе кинетику конкурентной инфекции. Сгенерированные фаги отличались от всех известных природных фагов наличием мутаций de novo, дивергентных генов и регуляторных элементов, а также разной длиной генома. В структуре капсида одного из фагов использовался белок упаковки ДНК от эволюционно далекого фага. Мы также проверили, могут ли созданные фаги преодолеть бактериальную резистентность — главную проблему при разработке противомикробной терапии на основе фагов. Мы обнаружили, что смесь сконструированных фагов быстро подавляет штаммы E. coli, устойчивые к ΦX174, в отличие от аналогичной смеси фагов, подобных ΦX174, природного происхождения.
В результате появившиеся вирусы не были просто копиями известного фага. Успешные геномы, разработанные ИИ, содержали от 67 до 392 нуклеотидных изменений по сравнению с ближайшими известными естественными родственниками, а 13 — мутации, которые не были выявлены в известных естественных последовательностях.
- Эти конкретные вирусы были бактериофагами, заражающими бактерии, а не людей, и вирусы, заражающие человека, были исключены из соответствующих обучающих данных. Этот факт не делает базовую способность безвредной.
- Опасный прецедент — демонстрация того, что модель ИИ может сгенерировать полный вирусный геном, что геном можно коммерчески синтезировать, а полученный генетический материал может создать вирус, способный к репликации. Барьер, разделяющий цифровой ИИ-выход от действующего биологического агента, теперь был преодолен.
Наши результаты показывают, что генеративные модели достаточно точно отражают эволюционные ограничения в последовательностях ДНК, чтобы создавать полные геномы бактериофагов, отличающиеся от тех, что встречаются в природе, и обладающие заданными характеристиками. Наш подход расширяет возможности синтетической геномики наряду с такими методами, как направленная эволюция и рациональная инженерия, открывает путь к созданию адаптивных и устойчивых фаговых методов лечения быстро эволюционирующих патогенов и закладывает основу для генеративного проектирования более крупных и сложных геномов. Дизайн генома может дополнить более широкий набор инструментов для секвенирования, синтеза и редактирования генома, позволяя создавать биологические системы на геномном уровне.
Финансирование Фондом Гейтс, связанное с старшим научным сотрудником этого проекта, вызывает серьёзные опасения, учитывая, что они также финансировали постоянные микроигольные пластыри с микроигольными пластырями, которые служат биологическими вакцинными паспортами.
