ИИ научился проектировать целые вирусы с нуля — и это может изменить борьбу с антибиотикорезистентностью

ИИ перешёл от анализа ДНК к её проектированию

Большинство современных биологических ИИ-систем используются для анализа уже существующих последовательностей ДНК и белков. Evo работает с генетическими последовательностями иначе: модель обучена на огромном массиве данных о геномах и способна предсказывать и генерировать последовательности ДНК.

Исследователи использовали Evo для проектирования геномов бактериофагов. После получения синтетических последовательностей учёные проверили их экспериментально и обнаружили, что некоторые из созданных конструкций способны функционировать как вирусы бактерий.

Это важный шаг для синтетической биологии. Вместо поиска подходящего вируса среди существующих природных вариантов исследователи потенциально могут использовать ИИ для проектирования новых биологических систем с заданными свойствами.

Почему это может помочь в борьбе с супербактериями

Бактериофаги естественным образом заражают и уничтожают бактерии. Поэтому фаговая терапия рассматривается как один из потенциальных способов борьбы с инфекциями, устойчивыми к антибиотикам.

Рост антибиотикорезистентности создаёт необходимость в новых методах лечения. В перспективе ИИ может ускорить поиск подходящих бактериофагов, анализировать их геномы и помогать создавать новые варианты, способные атаковать бактерии, против которых существующие препараты оказываются малоэффективными.

Однако до практического применения таких систем ещё далеко. Необходимо подтвердить эффективность созданных фагов, их специфичность, стабильность и безопасность, а также разработать процедуры контроля получаемых биологических конструкций.

Вместе с возможностями растут и риски

Способность ИИ генерировать биологические последовательности создаёт и принципиально новую проблему. Если система может проектировать полезные вирусы, возникает вопрос о том, насколько легко те же инструменты можно использовать для создания нежелательных биологических конструкций.

Особое внимание специалистов по биобезопасности привлекает возможность обхода существующих систем проверки ДНК. Многие механизмы контроля основаны на сопоставлении заказанных последовательностей с известными опасными организмами или генами. Но искусственный интеллект способен создавать новые последовательности, которые не обязательно будут напрямую совпадать с известными опасными образцами.

Таким образом, традиционная модель контроля — «распознать известную опасную последовательность и заблокировать её» — может оказаться недостаточной по мере развития генеративных биологических моделей.

Кто будет контролировать биологический ИИ?

Эксперимент с Evo показывает, что граница между программным обеспечением и лабораторной биологией постепенно стирается. Модель ИИ может работать с ДНК так же, как другие генеративные системы работают с текстом или программным кодом, но последствия ошибки здесь принципиально иные.

Поэтому развитие таких технологий требует одновременно совершенствовать методы проверки синтезируемых последовательностей, контролировать доступ к биологическим инструментам и создавать стандарты оценки риска для ИИ-моделей, способных проектировать ДНК.

Потенциальная ценность технологии огромна: ИИ может ускорить разработку лекарств, вакцин, диагностических систем и новых методов борьбы с инфекциями. Но тот же переход от анализа существующей биологии к проектированию новых биологических систем делает вопросы биобезопасности неотъемлемой частью развития подобных моделей.

Эксперимент с Evo показывает, что эта проблема уже перестала быть исключительно теоретической.