Искусственный интеллект в биологии: создание вирусов для борьбы с бактериями

Искусственный интеллект (ИИ) находит все большее применение в биологии, и одним из наиболее интересных направлений стало создание генетически удаленных версий вирусов, убивающих бактерии. Основное внимание в исследованиях ИИ в области биологии уделяется дизайну белков, так как именно они выполняют большинство функций в живых организмах, катализируя химические реакции и структурируя клетки. Однако, недавние разработки показывают, что ИИ может также генерировать последовательности ДНК, которые кодируют функциональные белки, а также имитировать структуры генов, найденные в сложных клетках.

Модели больших геномов

Модели больших языков, такие как GPT, обучаются на основе предсказания следующего слова в большом массиве текстов, созданных человеком. Аналогично, модели больших геномов применяют этот подход к ДНК. ДНК состоит всего из четырех "букв": A, T, C и G, что упрощает задачу. Однако геномы имеют участки, где следующая "буква" имеет большое значение, и последовательности, где следующая база может быть любой. Поэтому модели больших геномов должны распознавать биологический контекст выводимой последовательности, что является сложной задачей.

Исследование вирусов, атакующих бактерии

Исследователи из Стэнфордского университета разработали две модели, названные Evo 1 и Evo 2, которые были обучены на более чем 2 миллионах баз ДНК вирусов, атакующих бактерии. В качестве тестового случая они выбрали вирус ΦX174, который является частью более крупной группы вирусов, инфицирующих E. coli. Этот вирус имеет простую структуру и хорошо изучен, что делает его идеальным объектом для тестирования.

Процесс генерации вирусов

Модели Evo 1 и Evo 2 были настроены на вывод целых геномов. Исследователи экспериментировали с различными подсказками, чтобы получить последовательности, похожие на ΦX174. В результате они получили 302 предложенные вирусные последовательности, из которых 285 удалось химически синтезировать и вставить в бактерии. В большинстве случаев результат был отрицательным, но 16 последовательностей продемонстрировали способность ингибировать рост E. coli, что указывает на их вирусную активность.

Сходство и различия с оригиналом

Сравнение созданных вирусов с оригинальным ΦX174 показало, что наиболее эффективные из них были похожи на исходный вирус. Однако среди успешных вирусов были и такие, которые имели значительные изменения в геноме. Например, один из вирусов потерял один из вирусных белков, а другой добавил новый ген. Это свидетельствует о том, что ИИ способен генерировать жизнеспособные вирусы, которые, тем не менее, имеют уникальные характеристики.

Потенциальные преимущества и риски

Создание вирусов с помощью ИИ имеет как потенциальные преимущества, так и риски. Бактериофаги, которые были протестированы в качестве терапии для лечения бактериальных инфекций, устойчивых к антибиотикам, могут стать решением проблемы. Исследователи протестировали коктейль из 16 жизнеспособных вирусов, созданных ИИ, и обнаружили, что они смогли быстро адаптироваться и инфицировать бактерии, которые ранее были устойчивы к другим вирусам. Тем не менее, исследователи подчеркивают, что использование моделей больших геномов несет в себе риски. Хотя они исключили вирусы, атакующие позвоночных, из обучающих данных, любой, имеющий доступ к достаточным вычислительным ресурсам, может повторить процесс с включением этих вирусов. Это вызывает необходимость в более строгом регулировании в этой области, так как существующие меры не успевают за быстрым развитием технологий ИИ.