Ученые впервые создали работоспособные вирусы, геномы которых были спроектированы с помощью Искусственного Интеллекта. Это достижение открывает перспективы для разработки новых методов лечения, но одновременно вызывает серьезные вопросы о том, как обеспечить безопасность подобных технологий.

В недавнем исследовании, результаты которого опубликованы в журнале Science, ученые использовали модели искусственного интеллекта для проектирования новых бактериофагов. Это вирусы, которые заражают и уничтожают бактерии. С помощью ИИ исследователи создали тысячи вариантов геномов фагов, отобрали почти 300 из них для лабораторного синтеза и обнаружили, что 16 вариантов способны образовывать жизнеспособные вирусы. В лабораторных экспериментах смесь созданных ИИ фагов смогла уничтожить бактерии E. coli, которые приобрели устойчивость к природным бактериофагам.

По словам авторов исследования, возможность «быстро проектировать» геномы, адаптировать их к определенным бактериям и преодолевать бактериальную устойчивость способна «преобразить фаговую терапию» и «расширить инструментарий биотехнологий». Об этом пишут исследователи в журнале Science.

«Наши результаты показывают, что генеративные модели способны с достаточной точностью учитывать эволюционные ограничения в последовательностях ДНК, чтобы создавать полные геномы бактериофагов, отличающиеся от встречающихся в природе и обладающие заранее заданными свойствами», — отмечают авторы работы.

Что такое бактериофаг?

Бактериофаги, это вирусы, атакующие бактерии. Они чрезвычайно широко распространены в природе и, как правило, специализируются на определенных видах или штаммах бактерий.

Уже более ста лет ученые изучают возможность применения фагов для лечения бактериальных инфекций. Этот подход, получивший название фаговой терапии, вновь привлекает большое внимание из-за растущей устойчивости бактерий к антибиотикам.

Однако у фаговой терапии есть собственная проблема: бактерии способны эволюционировать и со временем становиться устойчивыми не только к антибиотикам, но и к самим бактериофагам. Новое исследование показывает, что в будущем искусственный интеллект может помочь ученым создавать гораздо более широкий спектр фагов и таким образом не отставать от постоянно меняющихся бактерий.

Как ИИ научили «языку» ДНК

Исследователи использовали две системы искусственного интеллекта — Evo 1 и Evo 2. Это так называемые геномные языковые модели — системы ИИ, разработанные для распознавания закономерностей в генетических последовательностях.

В основе их работы лежит принцип, в некотором смысле напоминающий работу обычных языковых моделей, которые изучают связи между словами и предложениями. Только вместо человеческого языка эти модели анализируют закономерности, содержащиеся в ДНК.

ДНК состоит из четырех химических оснований, которые обозначаются буквами A, C, G и T. Последовательность этих букв содержит инструкции, которыми пользуются живые клетки и вирусы.

Однако задача исследователей была намного сложнее, чем просто попросить ИИ создать последовательность, внешне напоминающую настоящую ДНК. Ученые хотели, чтобы система спроектировала целый геном, способный реально функционировать.

Ученые создали почти 300 геномов

Исследователи сосредоточились на ΦX174 — небольшом и хорошо изученном бактериофаге. Его использовали в качестве основы для проектирования новых фагов, способных заражать штамм бактерии Escherichia coli, известный как E. coli C.

Системы ИИ создали тысячи потенциальных вариантов геномов. Затем исследователи выбрали почти 300 из них и химически синтезировали соответствующую ДНК. Иными словами, последовательности, первоначально существовавшие только в компьютере, были превращены в физический генетический материал.

Полученную ДНК протестировали в лаборатории. Большинство вариантов не сработало. Однако 16 из них дали жизнеспособные бактериофаги.

Этот результат имеет большое значение, поскольку полноценный геном — это гораздо больше, чем просто набор отдельных генов. Различные участки генома должны правильно взаимодействовать друг с другом, чтобы вирус мог размножаться и сохранять жизнеспособность. Проще говоря, ИИ, по-видимому, смог достаточно хорошо разобраться в закономерностях ДНК бактериофагов, чтобы создать несколько совершенно новых и при этом работоспособных геномов.

От чтения ДНК к ее проектированию

На протяжении десятилетий ученые разрабатывали все более совершенные способы работы с генетической информацией.

Секвенирование генома позволяет читать ДНК, синтез ДНК позволяет создавать заданные генетические последовательности, редактирование генов дает возможность изменять уже существующую ДНК. Генеративный искусственный интеллект открывает еще одну возможность: проектировать новые последовательности ДНК на компьютере, а затем создавать их в лаборатории.

Исследователи считают, что такой подход может использоваться вместе с уже существующими методами, включая направленную эволюцию, при которой ученые создают множество биологических вариантов и отбирают наиболее подходящие в течение нескольких поколений, а также рациональное конструирование, предполагающее целенаправленное внесение конкретных генетических изменений.

В исследованиях бактериофагов ИИ потенциально способен помочь ученым изучить значительно больше генетических комбинаций, чем можно обнаружить путем исследования существующих в природе вирусов.

Потенциально смертельные риски

Однако наряду с возможными преимуществами авторы исследования признают, что технология поднимает «важные вопросы биобезопасности, биологического сдерживания и биозащиты». Они призвали ученых, занимающихся проектированием целых геномов, привлекать специалистов по безопасности на всех этапах подобных проектов.

Доктор Мори Ханке, которого цитирует The New York Times, объяснил потенциальную опасность на простом примере: «Можно сказать: “Эй, геномная языковая модель, создай мне геном гриппа, измененный так, чтобы он легче передавался или был более смертоносным”».

В сопровождающей исследование статье в газете The New York Times профессор Том Инглсби и доктор Мори Ханке из Центра безопасности здравоохранения Университета Джонса Хопкинса в Балтиморе также подчеркнули эту проблему: «Хотя это открывает многообещающие возможности для наук о жизни, одновременно возникают неотложные вопросы биологической безопасности и биозащиты. Возможность создавать вирусные геномы с помощью генеративного ИИ уже существует; системы управления, способной безопасно направлять эту технологию, пока нет».

Модели Evo 1 и Evo 2 были использованы для проектирования новых вирусных геномов. При этом генетические последовательности вирусов, способных заражать растения, людей и других животных, намеренно исключили из данных, использованных для обучения ИИ, чтобы снизить вероятность создания опасных вирусов.

Профессор синтетической геномной инженерии Имперского колледжа Лондона Том Эллис в интервью The Guardian назвал результаты впечатляющими, но подчеркнул, что они одновременно показывают, насколько сложнее будет создавать более крупные и сложные геномы.

По словам Эллиса, ИИ, обученный на генетических последовательностях опасных микроорганизмов, теоретически может использоваться для разработки более вредоносных вирусов. Снизить этот риск можно за счет контроля доступа к определенным генетическим данным и ограничений на синтез геномов, имеющих признаки потенциально опасных организмов. Он добавил, что правительство уже активно работает над созданием подобных механизмов. В то же время Эллис считает, что опасность полностью спроектированных искусственным интеллектом вирусных или бактериальных геномов иногда преувеличивают. По его мнению, гораздо более реальной угрозой остается модификация уже существующих патогенов, поскольку внести определенные изменения в известный болезнетворный организм значительно проще, чем создавать его геном с нуля при помощи искусственного интеллекта.

По мере того как человечество приближается к возможности проектировать генетический код с помощью ИИ, одной из главных задач становится создание системы контроля, которая сможет развиваться достаточно быстро, чтобы не отставать от стремительного прогресса искусственного интеллекта.

Доктор Филиппа Лентзос, специалист по науке и международной безопасности  Королевского колледжа Лондона, в интервью The Guardian отметила, что сегодня одним из наиболее важных этапов контроля остается непосредственно производство ДНК. По ее словам, регулирование не должно ограничиваться только самими моделями искусственного интеллекта. Более эффективным был бы многоуровневый подход, включающий меры безопасности при разработке моделей и предоставлении доступа к ним, ответственную экспертизу исследований, проверку синтезируемых последовательностей, а также уже существующие лабораторные нормы биобезопасности и биозащиты.

На снимке вверху: коллаж на тему ИИ и ДНК, подготовленный при помощи нейросети Gemini.