人工智能首次设计出自然界不存在的病毒

斯坦福大学的研究人员首次利用人工智能设计的基因组合成了自然界不存在的新型自我复制病毒。这些病毒由训练于其他病毒及更复杂生物体遗传密码的人工智能模型设计，能够在大肠杆菌中复制，展示了其可行性。

研究人员布莱恩·希（Brian Hie）和阿迪提·商人（Aditi Merchant）使用他们的Evo 2人工智能模型生成的蛋白质结构进行了研究。研究表明，这一突破可能带来重大的医学进展，但也引发了技术可能被滥用以制造强大生物武器的担忧。

这项研究的论文发表在《科学》杂志上，详细介绍了斯坦福大学和加州非营利组织Arc Institute的科学家如何利用名为Evo 1和Evo 2的「基因组语言模型」生成的DNA序列创造病毒。这些模型类似于大型语言模型，但预测的是遗传密码而非文本。

研究人员使用现有的噬菌体ΦX174（发音为「fie-ex-1-7-4」）作为例子，生成了约70万个潜在设计，并从中挑选出285个最有前景的设计。然后，他们合成了新的DNA分子并将其插入大肠杆菌中，观察是否会出现可行的噬菌体。结果显示，其中16个培养皿开始出现明显的斑点，表明病毒开始攻击并在大肠杆菌中自我复制。

这些可行的病毒中，有些在攻击大肠杆菌方面比原始的ΦX174噬菌体更有效。研究的八位作者在结论中强调，研究的意义在于展示了人工智能模型设计具有预定特征的全新生物实体的能力。

虽然ΦX174噬菌体基因组相对简单，包含约5400个核苷酸碱基对，但斯坦福大学研究人员的技术理论上可以设计出更复杂的生物体，包括活体生物，因为模型在预测所需特征的代码方面变得更好。

在近期内，这项技术仍可能带来显著的医学突破。定向「噬菌体疗法」长期以来被认为是抗生素耐药细菌的潜在解决方案，而设计定制酶用于替代疗法将是治疗某些遗传疾病的重大突破。