AI vytvorila 16 nových vírusov, ktoré predtým v prírode nikdy neexistovali. Vedci už riešia, ako túto technológiu ustrážiť
Vedci nechali AI navrhnúť celé vírusové genómy. Zo 285 návrhov vzniklo 16 funkčných vírusov a niektoré si poradili aj s baktériami, na ktoré pôvodný vírus už nezaberal.
Vedci už desaťročia dokážu vírusové genómy kopírovať, syntetizovať podľa známej sekvencie a cielene upravovať. V novom experimente dali umelej inteligencii podstatne náročnejšiu úlohu. Modely mali navrhnúť celé vírusové genómy, ktoré neboli iba kópiou existujúcej sekvencie a po fyzickom zostavení museli fungovať ako jeden celok. Z 285 syntetizovaných a otestovaných návrhov vzniklo 16 životaschopných bakteriofágov, ktoré dokázali infikovať baktérie a ďalej sa rozmnožovať.
Výskum vedcov z Arc Institute a Stanfordskej univerzity vyšiel 6. augusta 2026 v časopise Science. Autori použili genomické jazykové modely Evo 1 a Evo 2. Väčší Evo 2 bol predtým trénovaný na viac ako 9,3 bilióna nukleotidov z viac než 128-tisíc genómov. Namiesto slov pracuje s DNA a učí sa, aké poradie nukleotidov a aké vzťahy medzi nimi sa v genómoch opakujú.
Vedci si vybrali malý vírus, ktorý je pre návrh prekvapivo zložitý
Za vzor si vedci zvolili bakteriofág ΦX174, dobre preskúmaný vírus schopný infikovať E. coli. V experimentoch pracovali s nepatogénnym laboratórnym kmeňom E. coli C. Genóm ΦX174 má 5 386 nukleotidov a kóduje 11 génov, takže je dosť zložitý na serióznu skúšku, no stále natoľko malý, aby vedci mohli stovky návrhov fyzicky syntetizovať.
Prácu s týmto vírusom komplikuje aj to, že niektoré jeho gény sa prekrývajú. Zmena v jednom úseku DNA preto môže zasiahnuť viac funkcií naraz. Model nemôže každý gén meniť ako samostatný diel skladačky bez ohľadu na zvyšok genómu.
ΦX174 sa do histórie genetiky zapísal už dávnejšie. V roku 1977 sa stal prvým kompletne sekvenovaným DNA genómom. V roku 2003 tím Craiga Ventera zostavil celý jeho genóm zo syntetických oligonukleotidov. Tentoraz poslúžil na test, či dokáže počítačový model navrhnúť celý funkčný genóm.
Neprehliadni
Evo 1 a Evo 2 vedci dotrénovali na 14 466 sekvenciách z čeľade Microviridae, do ktorej patrí aj ΦX174. Modely vygenerovali približne 700-tisíc kandidátnych genómov. Po počítačovom filtrovaní zostalo 285 návrhov, ktoré vedci fyzicky zostavili a otestovali. Šestnásť z nich vytvorilo životaschopné fágy.
Od svojich známych prirodzených príbuzných sa líšili desiatkami až stovkami zmien. Funkčné genómy obsahovali 67 až 392 mutácií oproti najbližšiemu známemu prirodzenému genómu. Pri 13 z nich našli vedci mutácie, ktoré sa nenachádzali v žiadnej známej prirodzenej sekvencii. Evo-Φ2147 mal oproti najbližšiemu prirodzenému fágu NC51 až 392 zmien a priemernú nukleotidovú zhodu 93 percent. Podľa niektorých taxonomických hraníc by už mohol byť považovaný za nový druh.
Niektoré nové fágy sa v laboratóriu správali lepšie než pôvodný ΦX174. V rastových súťažiach a pri meraní rýchlosti lýzy dosiahli viaceré vyššiu fitness. Za konkrétnych podmienok tak dokázali rásť úspešnejšie alebo ničiť bakteriálne bunky rýchlejšie.
Baktérie zablokovali pôvodný vírus. Nové fágy ich obranu obišli
Vedci vypestovali tri línie E. coli, ktoré si vytvorili odolnosť voči prirodzenému ΦX174. Mutácie v operóne waa zmenili štruktúry na povrchu baktérií, s ktorými vírus pri infekcii interaguje. Pôvodný fág tak stratil schopnosť baktérie účinne napádať.
Koktaily vytvorené z AI-navrhnutých fágov dokázali rezistenciu prekonať vo všetkých troch prípadoch počas jednej až piatich pasáží, zatiaľ čo prirodzený ΦX174 v rovnakom experimente zlyhal.
Nešlo pritom o jeden hotový AI-fág, ktorý vedci nasadili proti baktérii a ten ju okamžite porazil. Populácie vírusov sa počas pasáží ďalej menili. Úspešné fágy mali mozaikové genómy vzniknuté rekombináciou a kombinovali genetické prvky z dvoch až troch rôznych AI návrhov. Väčšia genetická pestrosť im dala viac možností, ako sa cez zmenenú obranu baktérie dostať.
AI spojila vírus s proteínom, ktorý vedcom predtým nefungoval
Fág Evo-Φ36 priniesol ešte jeden nezvyčajný výsledok. Do svojej štruktúry zapojil proteín J z evolučne vzdialenejšieho fága G4, ktorý pomáha baliť DNA dovnútra vírusovej kapsidy. Podobnú výmenu sa vedci v minulosti pokúšali uskutočniť klasickým racionálnym inžinierstvom, no výsledný systém nefungoval.
Proteín J fága G4 má iba 25 aminokyselín, zatiaľ čo verzia ΦX174 ich má 38. Kryoelektrónová mikroskopia ukázala, že kratší proteín sa vo vnútri kapsidy usporiadal odlišne. Nestačilo teda vymeniť jednu súčiastku a čakať, že všetko bude fungovať po starom. V genóme museli vzniknúť ďalšie zmeny, ktoré umožnili novému proteínu spolupracovať so zvyškom vírusu.
Hostiteľská špecificita zostala pomerne úzka. Všetkých 16 funkčných vírusov rástlo na E. coli C a príbuznom kmeni E. coli W. Na šiestich ďalších testovaných bakteriálnych kmeňoch nerástol ani jeden.
Zo 285 návrhov fungovalo len 16. AI zatiaľ vírusy negeneruje spoľahlivo
Autori pri experimentoch pracovali iba s nepatogénnymi laboratórnymi baktériami. Do tréningových dát modelov zámerne nezahrnuli genómy vírusov, ktoré infikujú eukaryotických hostiteľov. Štúdia preto neukazuje, že by Evo dokázalo vytvoriť ľudský vírusový patogén.
Schopnosť generovať celé funkčné vírusové genómy už ale vyvoláva otázky, ako podobné nástroje kontrolovať. Thomas Inglesby a Moritz Hanke z Johns Hopkins University v sprievodnom komentári v časopise Science upozorňujú na potrebu bezpečnostných opatrení, ktoré budú držať krok s možnosťami genomických modelov. Jednou z bariér môže byť kontrola syntézy DNA, pretože digitálna sekvencia zostáva len dátami dovtedy, kým ju niekto fyzicky nevyrobí.
Od spoľahlivého „generátora vírusov na objednávku“ má technológia stále ďaleko. Zo 285 laboratórne testovaných návrhov bolo funkčných 16, teda približne 5,6 percenta. Každý kandidát bolo potrebné syntetizovať, dostať do baktérií a experimentálne overiť. Časť úspešných fágov počas ďalšieho rastu získala nové mutácie, takže ich výslednú podobu formovala aj samotná evolúcia.
Podstatné je, že 16 návrhov skutočne fungovalo. Model vytvoril dostatočne komplexnú DNA sekvenciu na to, aby po jej fyzickom zostavení vznikol vírus schopný infikovať hostiteľa a rozmnožovať sa. Doteraz vedci podobné modely skúšali hlavne na jednotlivých proteínoch či menších biologických systémoch. V tomto experimente sa už dostali na úroveň celého genómu.
