Искусственный интеллект в борьбе с бактериями: как Stanford создает новые фаги

В последние годы исследователи из Стэнфордского университета сделали значительный шаг в области биоинженерии, синтезировав почти 300 фагов на основе ДНК-последовательностей, созданных с помощью генеративной модели ИИ Evo 2. Эти работы сосредоточены на бактериофаге ΦX174, который стал основой для создания новых вирусов, способных эффективно уничтожать бактерии Escherichia coli.

Генерация фагов с помощью Evo 2

Evo 2, разработанная ассистентом профессора химической инженерии Брайаном Хи и аспирантом Самуэлем Кингом, представляет собой модель, способную генерировать новые ДНК-последовательности на основе небольшого фрагмента генома фага. Исследователи поставили перед моделью задачу создать полный геном ΦX174 за один проход слева направо. В результате было сгенерировано множество кандидатных геномов, из которых команда выбрала наиболее подходящие для химического синтеза и лабораторного тестирования. ΦX174 является компактной тестовой системой, так как его геном содержит менее 6000 пар оснований, что значительно меньше по сравнению с примерно 3 миллиардами пар оснований в человеческом геноме. Несмотря на это, интерпретация даже такой короткой последовательности остается сложной задачей, требующей внимательного анализа.

Отбор кандидатов и синтез ДНК

Кинг разработал вычислительную структуру для сокращения числа кандидатных геномов, отправляемых на синтез. Эта структура оценивала характеристики, основанные на ΦX174 и связанных фагах, что позволило команде выбрать наиболее перспективные варианты для лабораторной работы. Синтез ДНК накладывает практические ограничения, поэтому исследователи генерировали геномы с помощью Evo 2, оценивали их по заданным критериям, затем синтезировали выбранные кандидаты и тестировали их в лаборатории.

Микс фагов для борьбы с устойчивостью бактерий

Исследователи выбрали более одного фага, нацеленного на E. coli, поскольку бактерии могут развивать устойчивость к единственному лечению. Брайан Хи отметил, что смеси фагов могут усложнить бактериям задачу избежать воздействия всех компонентов лечения. Если бактерия приобретает устойчивость к одному фагу, это может привести к неэффективности терапии. Однако наличие нескольких генетически различных фагов в смеси затрудняет развитие устойчивости к всему коктейлю. Стэнфордские исследователи сообщили, что коктейль, содержащий 16 выбранных фагов, быстро преодолел устойчивость в E. coli, которая была невосприимчива к родному ΦX174. Хи также отметил, что подобные работы могут быть направлены на создание фагов против метициллин-устойчивого золотистого стафилококка (MRSA) и Pseudomonas aeruginosa, который является одной из основных причин медицинских инфекций.

Открытый доступ и безопасность исследований

Хи выпустил Evo 2 как программное обеспечение с открытым исходным кодом, что позволяет другим исследователям загружать модель и использовать ее для проектирования геномов. Однако это также вызвало обсуждения по вопросам безопасности и защиты. Хи признал, что недобросовестные пользователи могут модифицировать версии инструмента, однако он утверждает, что существующие патогены представляют собой большую угрозу, так как их легче получить и произвести. По его мнению, системы на основе ИИ могут поддерживать ответные меры на естественные пандемии и предоставлять варианты защиты от созданных человеком биологических угроз. Кинг добавил, что одним из самых приятных аспектов проекта является креативность, которую предоставляет Evo 2, открывая новые горизонты в науке.

Будущее исследований

Следующий этап работы над Evo 2 будет направлен на создание более длинных и сложных ДНК. Хи сотрудничает с другими исследователями в Стэнфорде и за его пределами для разработки дополнительных дизайнов бактериофагов. Также малые бактериальные геномы могут стать целью для модели, что может поддержать создание инженерных микробов, предназначенных для производства химикатов, медикаментов или топлива. Хи обозначил два ключевых вопроса, требующих решения: как достичь большей генетической новизны и как обеспечить большую управляемость результатов.