AI skapade 16 fungerande bakteriofager från grunden

Från 700 000 AI-förslag till 16 fungerande virus

Evo 2 är en så kallad genomisk grundmodell. Den har tränats på DNA-sekvenser från bland annat bakterier, arkéer, växter, djur och människor och kan analysera biologiska sekvenser på nivån av enskilda nukleotider – DNA:s byggstenar .

Forskarna finjusterade Evo 1 och Evo 2 med bakteriofaggenom för att få fram kompletta sekvenser med en trovärdig genetisk struktur och önskad förmåga att rikta in sig på en värdbakterie . Som utgångspunkt använde de den välstuderade bakteriofagen ΦX174, som infekterar E. coli.

Arbetsflödet var omfattande:

• Modellerna genererade cirka 700 000 kandidatgenom .
• Beräkningsbaserade filter minskade urvalet till 302 lovande kandidater .
• 285 genom tillverkades kemiskt som fysiska DNA-molekyler och testades i E. coli .
• 16 av 285 gav upphov till fungerande, förökande bakteriofager – en träffsäkerhet på omkring 5,6 procent .

Studien ger därmed ett första mätbart mått på hur stor andel av AI-designade helgenom som faktiskt fungerar i biologiska experiment .

Flera AI-designade bakteriofager slog naturens förlaga

Samtliga 16 fungerande bakteriofager kunde infektera och lysera, det vill säga spränga och döda, E. coli i laboratorieförsök .

I direkta jämförelser var flera av dem bättre än vildtypen av ΦX174 när det gällde tillväxthastighet och hur snabbt bakteriecellerna slogs ut . Vissa av konstruktionerna innehöll mer än 50 förändringar i aminosyrasekvensen jämfört med naturens virus – en avvikelse som enligt forskarna går långt utöver vad slumpmässiga mutationer normalt skulle åstadkomma .

Ett av virusen bar dessutom på ett DNA-förpackande protein som inte har hittats hos någon känd organism på jorden . Det tyder på att modellen inte bara kopierade kända biologiska lösningar, utan kunde kombinera genetiska egenskaper på ett sätt som gav en tidigare okänd struktur.

När forskarna blandade de 16 bakteriofagerna kunde cocktailen hämma flera E. coli-stammar, även varianter som hade utvecklat motståndskraft mot enskilda bakteriofager .

Kan tekniken ge nya behandlingar mot resistenta bakterier?

Bakteriofagterapi har länge setts som ett möjligt komplement eller alternativ till antibiotika. En bakteriofag kan riktas mot en viss bakterie, men bakterier kan också utveckla motståndskraft mot enskilda fager. En cocktail med flera olika fager kan angripa bakterien på flera sätt samtidigt.

AI-design skulle i framtiden kunna göra det snabbare att ta fram nya fager mot en specifik bakterie och därmed bidra till att hantera infektioner som är svåra att behandla med antibiotika . Studien visar att genommodeller kan gå från genetisk design till experimentellt fungerande virus, vilket öppnar för snabbare cykler av design, tillverkning och testning .

Det är dock fortfarande ett laboratorieresultat. De nya bakteriofagerna testades mot laboratoriestammar av E. coli, inte som behandling på patienter. Innan en sådan metod kan användas kliniskt krävs omfattande säkerhets- och effektstudier.

Genombrottet blottar också en säkerhetslucka

I en kommentar som publicerades tillsammans med studien i Science varnade Thomas Inglesby och Moritz Hanke vid Johns Hopkins Center for Health Security för att utvecklingen har gått snabbare än regelverken.

”Även om detta är lovande för biovetenskapliga tillämpningar väcker det också akuta frågor om biosäkerhet och biologisk säkerhet. Möjligheten att skapa virusgenom med generativ AI finns nu – men den styrning som krävs för att säkerställa att tekniken används tryggt och säkert saknas.”

En central skyddsåtgärd är International Gene Synthesis Consortiums system för att granska beställningar av syntetiskt DNA mot kända patogensekvenser. Men systemet är frivilligt, inte ett lagkrav, och utvecklades inte för att upptäcka sekvenser som inte liknar något genom i naturen .

Arc Institute försökte minska riskerna genom att utesluta eukaryota viruspatogener – alltså virus som infekterar människor eller andra djur – från träningsdata för Evo 2 . Trots det menar experter att liknande metoder i fel händer skulle kunna användas för att ta fram farliga sekvenser, kanske snabbare än dagens övervakningssystem hinner upptäcka eller stoppa dem .

En kommentar i Nature pekade på samma dubbla användningsområde: verktyg som utvecklas för läkemedelsforskning kan samtidigt sänka tröskeln för att skapa nya biologiska hot .

Det centrala resultatet är därför dubbelt. Forskarna har visat att AI kan designa ett helt fungerande virusgenom – och att tekniken kan bli användbar i kampen mot antibiotikaresistens. Samtidigt blir behovet av robustare screening, tydligare regler och internationell styrning allt mer akut.