Стэнфордские биоинженеры показали 16 вирусов, которых никогда не существовало в природе. Их с нуля спроектировал Искусственный интеллект, и все шестнадцать оказались рабочими: они заражают и убивают кишечную палочку (E. coli), устойчивую к природным аналогам. Работа опубликована в журнале Science, руководил группой химик-инженер Брайан Хи.
За этой разработкой стоят Evo 1 и Evo 2 — языковые модели генома (genome language models), которые обучали не на обычных текстах, а на последовательностях букв ДНК. Их создал некоммерческий Arc Institute при участии Nvidia, Stanford, Berkeley и Калифорнийского университета в Сан-Франциско. Evo 2 содержит 40 млрд параметров и обучена на 9,3 трлн нуклеотидов, собранных из более чем 128 тыс. геномов организмов всех трёх доменов жизни. Благодаря архитектуре StripedHyena 2, объединяющей трансформер и state space model (SSM, «модель пространства состояний» — подход, при котором нейросеть читает последовательность по шагам и постоянно обновляет компактное внутреннее состояние), система может эффективно работать с очень длинными последовательностями — до миллиона пар оснований в одном контексте. Для сравнения: весь геном бактериофага такая модель способна обработать как одно «предложение».
За образец взяли phiX174 — маленький бактериофаг (вирус, поражающий исключительно бактерии), который уже полвека служит лабораторной рабочей лошадкой микробиологии. Модель выучила его архитектуру и сгенерировала сотни вариантов генома с реалистичной структурой генов. Команда синтезировала около 300 самых многообещающих дизайнов и проверила их на бактериях. Шестнадцать оказались жизнеспособными и, что важнее, смогли заражать штаммы E. coli, давно выработавшие устойчивость к природному phiX174. Коктейль из всех шестнадцати фагов быстро продавливал эту устойчивость сразу в трех линиях бактерий.
Ставка идет на саму скорость гонки со стойкими бактериями. Бактериофаги бьют точно по бактериям и не трогают клетки человека, поэтому их давно пробуют как замену антибиотикам там, где те перестали работать: подход известен еще с начала XX века, но десятилетиями оставался нишевым именно из-за трудоемкого подбора нужного фага под конкретный штамм. Пока ученые ищут подходящий вариант в природных коллекциях, бактерия успевает эволюционировать дальше. Модель, которая проектирует фаг под конкретного врага за часы, а не за годы перебора, способна изменить ситуацию.
Тут же обнаружилась и обратная сторона медали. Биобезопасники из Центра исследований здоровья при Университете Джонса Хопкинса — Ханке и Инглсби — отреагировали жестко: способность собирать вирусные геномы генеративным ИИ уже существует, а системы контроля над этим процессом не поспевают следом. Дело в том, что компании, которые печатают заказанные ДНК-последовательности, обязаны сверять заказы с базами известных патогенов. Но эта инфраструктура не в состоянии распознавать последовательности, которые сгенерировал именно такой инструмент, как Evo 2, потому что их попросту нет в базах для сравнения.
Стэнфордская команда настаивает, что подстраховалась заранее. Вирусы, способные заражать сложные организмы, включая человека, специально исключили из обучающей выборки, а тесты силами «красной команды» (red teaming — проверка системы намеренными попытками ее обмануть) показали: если модель просят спроектировать что-то похожее на патоген человека, она выдает практически случайный шум. К дискуссии подключились и специалисты по CRISPR и синтетической биологии. Они требуют отдельного международного регулирования именно для организмов, спроектированных ИИ.
Устойчивые к антибиотикам инфекции ежегодно убивают сотни тысяч человек по всему миру, и инструмент, способный резко ускорить поиск лекарства против них, одновременно понижает порог входа для тех, кто рано или поздно попробует собрать нечто куда менее безобидное, чем фаг против кишечной палочки.
