AI ze Stanforda projektuje wirusy z 50+ zmianami aminokwasów

6 sierpnia 2026 roku naukowcy ze Stanford University poinformowali o użyciu dużych modeli genomowych do zaprojektowania 16 syntetycznych wirusów hamujących wzrost bakterii E. coli. Modele Evo 1 i Evo 2 trenowano na DNA bakteriofagów, a następnie dostrojono na rodzinie Microviridae, do której należy testowany wirus ΦX174. Po podaniu krótkich sekwencji z początku genomu ΦX174 wygenerowały 302 proponowane sekwencje. Po odfiltrowaniu wyników z uszkodzonymi genami niezbędnymi, skrajnymi długościami lub nietypowym składem zasad, zespół chemicznie zsyntetyzował 285 sekwencji i wprowadził je do bakterii. Szesnaście z nich zahamowało wzrost bakterii.

Większość żywotnych wirusów przypominała ΦX174, a żywotność wzrastała do 46 procent wśród tych o co najmniej 98-procentowym podobieństwie sekwencji. Jednak poszczególne wirusy wykazywały znaczące różnice: jeden całkowicie utracił białko wirusowe, inny zyskał nowy gen, a jeszcze inny zastąpił gen sekwencją z odlegle spokrewnionego wirusa. Zmiany wygenerowane przez AI znacznie częściej zachowywały funkcję niż mutacje losowe. Blisko jedna czwarta wirusów z ponad 25 zmianami aminokwasów pozostała żywotna, podczas gdy losowa zmiana niemal na pewno by je inaktywowała.

Mieszanina 16 wirusów zaprojektowanych przez AI szybko ewoluowała, infekując szczepy E. coli oporne na naturalne bakteriofagi, prawdopodobnie poprzez wymianę DNA i nowe mutacje. To wskazuje na potencjalne zastosowanie w terapii fagowej. Naukowcy wykluczyli z danych treningowych wirusy infekujące kręgowce, ale ostrzegają, że każdy dysponujący wystarczającymi zasobami obliczeniowymi może powtórzyć tę pracę z takimi wirusami. Artykuł wzywa do lepszego nadzoru nad dużymi modelami genomowymi i syntezą DNA na zamówienie, zauważając, że regulacje dotyczące AI nie nadążają za szybkim rozwojem tej dziedziny.