AI首次从头设计功能性病毒基因组：16种新型噬菌体，性能超越自然界进化

Evo 1和Evo 2如何设计新型基因组

Evo 2是一个基因组基础模型，它经过细菌、古菌、植物、动物和人类DNA序列的训练，能够以单核苷酸分辨率进行操作 。研究人员对Evo 1和Evo 2进行了微调，使其专注于噬菌体基因组，从而生成具有逼真基因架构和理想宿主靶向性的完整基因组序列 。

整个流程规模巨大。这些模型生成了约 70万个候选病毒基因组序列 。通过计算筛选，这些候选序列被缩减到302个有希望的候选者 。其中，285个被化学合成（即打印成物理DNA），并导入到大肠杆菌细胞中 。

在285个合成的基因组中，有16个产生了功能性、可复制的噬菌体——成功率约为5.6% 。该研究为基因组规模的生成式生物学建立了首个可衡量的“产出效率”基准 。

噬菌体实验结果：超越自然

所有16个活性噬菌体都能在实验室培养皿中感染并裂解（杀死）大肠杆菌，展示了完整的复制、感染和宿主细胞裂解过程 。其中，有几个AI设计的噬菌体在与天然模板病毒ΦX174的直接比较中，在生长速度和裂解速度方面表现更优 。一些设计相较于天然病毒含有超过50个氨基酸的变化，这种差异程度远超随机突变通常所能产生的 。

其中一种噬菌体编码了一种 地球上任何已知生物体中都未发现的DNA包装蛋白——这是由AI发明的一种全新的生物结构 。

将这16种噬菌体混合制成的“鸡尾酒”配方，成功克服了多个大肠杆菌菌株的耐药性，包括那些对单一噬菌体已进化出免疫力的病毒抗性变种 。

对治疗抗生素耐药性感染的启示

按需快速生成新型噬菌体的能力，有可能绕过细菌对单一噬菌体菌株产生耐药性的进化军备竞赛 。由于噬菌体鸡尾酒可以通过多种机制同时靶向细菌，因此AI生成的噬菌体为对抗多重耐药性感染提供了一种有前景的武器 。

该研究证实，基因组语言模型可以实验性地产生功能性病毒，这为针对特定细菌病原体快速设计新型治疗性噬菌体打开了大门 。Brian Hie指出，该程序整合进化多样性的能力，可能使噬菌体疗法成为传统抗生素更有效的替代方案 。

生物安全问题：治理缺口

在《科学》杂志同期发表的一篇评论文章中，约翰霍普金斯大学健康安全中心的Thomas Inglesby博士和Moritz Hanke博士写道：“虽然这对生命科学应用来说很有前景，但它也引发了紧迫的生物安全和生物安保问题。现在存在利用生成式AI编写病毒基因组的能力，但确保这些能力被安全可靠使用的治理体系却不存在”。

目前主要的防护措施——国际基因合成联盟（IGSC）的筛选系统，它在处理DNA订单时会对照已知病原体序列进行检查——是自愿的，而非法律强制要求，并且它从未被设计用来捕捉那些在任何自然数据库中都没有匹配项的序列 。

Arc Institute采取了预防措施，特意从Evo 2的训练数据中排除了真核病毒病原体（即可感染人类或其他动物的病毒）。然而，专家们警告说，同样的AI方法可能被恶意行为者用来生成危险病原体的序列，而且AI设计的基因组可能产生得太快，以至于当前的监控系统无法检测或阻止它们 。

《自然》杂志的一篇评论也强调，虽然这些工具是为有益的药物发现而开发的，但它们可能降低创造新型生物威胁的门槛 。