Атомная реконструкция одного из вирусов, сгенерированных моделью Evo 2.

На Хабре давно предупреждали о создании синтетических вирусов с заданными свойствами. Например, определёнными показателями смертности или целевой активацией. Есть конспирологическая версия, что даже вирус COVID-19 (SARS-CoV-2) искусственно вывели в китайской лаборатории.

Возможности людей-биологов сильно ограничены. А представьте, если GLM (Genetic Language Model) обучится на геномах всех живых существ — и сможет генерировать цепочку ДНК с любыми свойствами, а далее синтезировать новые формы жизни, практически как Бог. Это открывает дорогу к улучшению человеческого генома, а также созданию принципиально новых, более совершенных организмов, которые не встречаются в природе.

Исследователи из Стэнфорда сделали первый шаг в этом направлении. Они впервые использовали ИИ для генерации нового вируса.

Модель Evo 2, которая генерирует геномы

Вообще, исследователи давно научились производить вирусные геномы, см. работу 23-летней давности «Генерация синтетического генома полной геномной сборки: бактериофаг φX174 из синтетических олигонуклеотидов».

В науке термин «фаг» означает «пожирать». Таким образом, название бактериофаг (или просто «фаг») означает вирус, который может убивать бактерии. Учёные очень рады применению GLM, потому что это открывает путь к новым антибиотикам.

Итак, перейдём к сути нового открытия, которое тоже опубликовано в Science. Химики и биоинженеры из Стэнфорда изучали бактериофаг ΦX174. Для более эффективной работы они создали Evo 2 — модель GLM, которая предлагает новые последовательности ДНК. 

Проектирование генома бактериофага с помощью GLM, схема из научной статьи

Получив лишь крошечный фрагмент ДНК ΦX174, Evo 2 начала работу над созданием новых фагов, убивающих бактерии — в данном случае, бактерии E. coli.

Кратко опишем эксперимент и почему он важен:

1. Учёные научили ИИ распознавать закономерности структуры ДНК в природе, а затем использовать эти данные для написания рецептов совершенно новых вирусов.
2. По этим рецептам исследователи создали молекулы ДНК, которые вставляли в бактерии.
3. Модифицированные бактерии затем производили вирусы, никогда ранее не встречавшиеся в природе.
4. Эти вирусы смогли инфицировать другие бактерии, что продемонстрировало их жизнеспособность.

Это чрезвычайно интересный эксперимент, в котором нейронка генерировала вирусы намного эффективнее тех, что создавали учёные. Это видно на диаграмме ниже. Получается, что в генерации синтетических вирусов GLM по сути превзошла природу. То есть её версии вирусов оказались живучее натуральных, как видно на диаграммах. 

Сгенерированные бактериофаги быстро преодолевают бактериальную резистентность. Как сказано в научной работе, учёные эволюционировали штаммы E. coli C, устойчивые к ΦX174, путём длительной культуры, пока устойчивые клоны не захватили популяцию (а). Естественный коктейль фагов типа ΦX174 не преодолевает резистентность, а сгенерированные коктейли подавляют рост и поддерживают инфекцию всех резистентных культур на протяжении пяти проходов (d)

Синтетические вирусы с заданными свойствами

Сначала Evo 2 использовалась на компьютере, но в новой статье авторы перенесли её в реальную лабораторию. На основе сгенерированных геномов от Evo 2 они синтезировали почти 300 новых фагов и протестировали их на эффективность против E. coli. Затем из них отобрали 16 наиболее эффективных вариантов, убивающих бактерию. 

Генерация синтетического генома, который не встречается в природе

«В этом случае мы хотели, чтобы модель генерировала весь геном от начала до конца за один проход. Мы ничего не добавляли, — объясняют авторы (в итоге они получили тысячи вариантов). — В лабораторных испытаниях некоторые из предложений Evo имели более высокую приспособленность, чем родной ΦX174».

Мы же понимаем, что смертельные вирусы можно синтезировать не только против E. coli, но и против других живых существ. И нейронка делает это крайне эффективно.

«Это важная веха, — сказал Патрик Цай, синтетический биолог из Манчестерского университета, который не участвовал в исследовании. — Вирусы, придуманные ИИ, не представляют угрозы для человека, потому что все они похожи на естественный вирус под названием ΦX174, который может заражать только бактерии» (учёный говорит о безопасности только конкретно этих вирусов, сгенерированных конкретно в этом эксперименте, но не о потенциальном применении такой GLM в будущем — прим. автора).

В начале эксперимента в процессе обучения эта GLM просканировала около 9 трлн нуклеотидов. Тут она похожа на LLM, которые тоже сканируют триллионы текстов в процессе обучения. Цепочка ДНК из четырёх букв-нуклеотидов вообще очень похожа на обычные человеческие тексты или компьютерный код.

Затем Evo 2 распознала общие закономерности и использовал их для создания новых генов, кодирующих белки, выполняющие конкретные задачи. А после этого учёные задумались, может ли Evo работать не только с отдельными генами, но и с целым геномом. 

Генетическая архитектура шаблона для генерации ФХ174 (b), результаты работы моделей Evo 1 и Evo 2 с разными ограничениями (c−k)

Пока что GLM справляется лишь с небольшими геномами, как вирусы. Но в будущем легко можно представить, как он сможет проводить вычисления и с более крупными геномами, такими как человеческий. Человеческий геном содержит более 3 млрд нуклеотидов, а у вирусов всего несколько тысяч. Но этот следующий шаг кажется совершенно очевидным.

В медицине многие методы лечения основаны на вирусах, так что появление эффективной GLM для генерации синтетических вирусов очень радует специалистов.

Теоретически, Evo способен создать и более смертоносную версию гриппа, к примеру. Чтобы избежать такой опасности, учёные не включали в обучающую выборку информацию о патогенах.

Национальные институты здравоохранения ввели правила, которые запрещают учёным проводить эксперименты, повышающие опасность биологических агентов. Но компьютерные исследования — как генерация ДНК вируса с помощью ИИ — не запрещены этой политикой. И не могут быть запрещены, потому что невозможно оценить опасность принципиально нового вируса, которого никто раньше не видел.

Вот что нагенерировала Evo 2, см. нижний ряд: 

Сравнительный график ΦX174 и сгенерированных бактериофагов с отображением синонимичных (голубые), несинонимических (синие), интергенных (жёлтые) и индел (розовые) мутаций по сравнению с ближайшими природными геномами

Опенсорс и будущее использование

Любой желающий может скачать модель Evo 2 из репозитория на Github и использовать на своё усмотрение, а также адаптировать её для других задач. Она будет генерировать любые геномы, какие ей укажет исследователь. Открытие модели вызвало естественные вопросы о безопасности, но учёные считают, что потенциальная выгода от её всеобщего использования выше, чем риски. Всё-таки большинство учёных в мире — разумные люди, которые заботятся о здоровье и безопасности человечества. А открытие такой модели — это по-настоящему новая веха в науке.

Что касается рисков. Теоретически, модель можно подключить к существующим ИИ-агентам, которые будут ставить ей разные задачи и подключат к полностью автономным биолабораториям (5-го поколения), которые управляются удалённо через интернет.