首次，人工智能系统创造了一系列能够感染和消灭特定类型细菌的未知病毒。这一突破为对抗细菌耐药性开辟了新的可能性。然而，它也引发了对这种技术可能被滥用以设计生物武器的担忧。多年来，科学家们能够从头合成病毒，这些病毒通常用于开发和评估抗病毒药物和疫苗，也用于扩大我们对这些微生物行为的理解。然而，这些病毒基因组的生产主要依赖于复制先前已知的病原体或变种。相比之下，斯坦福大学和阿克研究所的科学家进行的一项新研究成功地让人工智能基于来自自然界数百万种动物、植物、微生物、细菌和病毒的遗传序列信息设计出简单、功能性且以往未见的病毒。研究人员使用的是噬菌体——特征是基因组相对较小，这使其在受控条件下相对容易合成和操纵。这些病毒仅感染细菌，使其成为具有巨大生物技术潜力和作为对抗耐药细菌感染的有希望的替代抗生素的工具。这些全新病毒的创建基于Evo 1和Evo 2，这些是为计算生物学应用开发的基础AI模型。这两个算法是在数百万个来自各个生命领域的基因组上训练的，目的是识别和学习复杂的进化模式，包括基因的典型组织方式、哪些序列是保守的以及允许生物体保持功能的生物学限制。实验设计中使用了能够感染大肠杆菌（E. coli）的噬菌体Phi X-174作为参考。目标并不是再现这一病毒，而是仅将其作为算法生成与感染E. coli相兼容的全新基因组的指南。换句话说，从AI创建的基因组派生出的病毒保留了必要的功能组织，以识别细菌、插入其DNA、复制、生产新的病毒颗粒并正确组装。然而，这些特定的DNA序列与自然界中发生的噬菌体的序列差异相当大。科学家们随后评估了AI生成的基因组，以选择那些最有可能具备功能的基因组，考虑到了基因组织、调控元件的存在以及其他基于Phi X-174噬菌体生物学启发的标准。这一选择得出了一个300个基因组的样本，这些样本在实验室一分子一分子地被人工合成。然后，它们被引入到E. coli细菌中，以测试它们是否能够产生功能性病毒。在合成的300个基因组中，只有16个产生了完全功能的噬菌体，具有未公布的序列、不同的基因、新的调控元件，甚至基因组大小各异。这些病毒的行为也有所不同：有些更快地感染细菌，而其他则表现出不同的复制能力。本周发表在《科学》杂志上的研究还评估了AI生成的噬菌体对抗耐药细菌的能力。实验涉及将混合的AI设计的噬菌体与类似于Phi X-174的自然噬菌体混合，暴露于已经对该病毒发展出耐药性的E. coli菌株。结果显示，AI生成的病毒能够迅速克服细菌耐药性并建立感染。根据作者的说法，这一发现表明“朝向人工智能生成的噬菌体治疗快速演变的细菌病原体的路径。”这一里程碑的两面性 这一发现为解决日益严重的细菌耐药性问题开辟了新的可能性。研究人员表示，这种方法可以促进个性化治疗的发展，能够以几乎与病原体本身相同的速度进化。尽管这一里程碑代表了分子生物医学的重大进展，但它也引发了对恶意使用这一技术的担忧，例如开发新疾病、高毒性物质或能够引发新大流行的病原体。约翰斯·霍普金斯健康安全中心的研究员莫里茨·汉克认为，目前没有有效的防范措施来阻止利用人工智能创造致命病毒，并告诉《纽约时报》，科学与技术之间存在着“巨大脱节”。