Ученые из Стэнфордского университета и Института Арка совершили прорыв в области биотехнологий: с помощью специализированной модели искусственного интеллекта Evo им удалось «с нуля» спроектировать геномы вирусов, способных успешно инфицировать бактерии и размножаться.
Об этом пишет The New York Times.
Как обучали нейросеть
В отличие от привычных языковых моделей, работающих с текстом, Evo обучали на масштабном массиве биологической информации.
- Объем данных: Модель проанализировала порядка 9 триллионов нуклеотидов — молекулярных «букв» (A, C, G, T), составляющих ДНК растений, животных, микроорганизмов и вирусов.
- Цель: ИИ должен был самостоятельно выявить скрытые закономерности и правила, по которым строятся функционирующие генетические последовательности.
Ход эксперимента
Для тестирования возможностей системы исследователи выбрали детально изученный бактериофаг Phi X-174, поражающий кишечную палочку (E. coli).
- Генерация вариантов: На основе базовых данных о Phi X-174 и 15 тысяч похожих вирусов Evo создала около 700 000 гипотетических геномов.
- Синтез ДНК: Из этого массива ученые отобрали 285 самых перспективных последовательностей, искусственно синтезировали их ДНК и внедрили в бактериальные клетки.
- Результат: Хотя большинство вариантов оказались нерабочими, 16 геномов сформировали полноценные, жизнеспособные вирусы. Более того, отдельные штаммы размножались даже активнее своего природного прототипа.
Перспективы и возможные риски
Безопасность исследования: Созданные фаги абсолютно невредны для человека. Разработчики намеренно исключили из обучающей выборки патогены, способные заражать людей, животных, растения и грибы.
- Польза для медицины: Технология открывает возможности для создания абсолютно новых биологических инструментов. В частности, такие вирусы могут служить высокоточными «транспортными контейнерами» для доставки необходимых генов в клетки при лечении тяжелых наследственных заболеваний.
- Опасения экспертов: Специалисты по биобезопасности отмечают, что нормативная база и механизмы контроля существенно отстают от темпов развития ИИ. Главная сложность заключается в отсутствии эффективных методов оценки потенциальной опасности полностью новых, не существующих в природе геномов.
Ранее "Курсор" писал, что искусственный интеллект заставляет людей работать дольше.
ИИ пользуются едва ли не во всех крупных компаниях и офисах, но реальная польза таких инструментов оказалась неоднозначной.