Ученые из Arc Institute и Стэнфорда с помощью ИИ-модели Evo создали 16 жизнеспособных бактериофагов с нуля, успешно уничтоживших штаммы бактерий, устойчивые к обычным фагам и лекарствам. (Деятельность Стэнфордского университета признана нежелательной на территории РФ).
Исследователи из Arc Institute и Стэнфордского университета (включен Минюстом РФ в реестр нежелательных организаций) с помощью генеративной языковой модели сгенерировали 16 полностью жизнеспособных вирусов, способных уничтожать опасные микробы. Результаты работы, опубликованной в журнале Science, доказали возможность создания функциональных геномов с нуля для борьбы с инфекциями, перед которыми бессильны традиционные антибиотики.
Цифровой код превращается в живую ДНК
Нейросеть Evo обучили на базе данных из 9 триллионов нуклеотидов, что позволило алгоритму освоить глубинную логику построения генетического кода. Подобно тому как крупные языковые модели складывают слова в смысловые предложения, этот алгоритм научился комбинировать химические «буквы» ДНК в работающие биологические программы.
В качестве базового шаблона для создания новых фагов исследователи использовали бактериофаг PhiX174, заражающий кишечную палочку. Алгоритм сгенерировал около 700 тысяч гипотетических последовательностей, из которых ученые отобрали и химически синтезировали в лаборатории около трехсот образцов.
Лабораторный эксперимент подтвердил, что 16 из синтезированных геномов сформировали полноценные функционирующие вирусы. Эти рукотворные бактериофаги успешно инфицировали бактерии, размножались внутри них и разрушали патогенные клетки.
Смесь из 16 нейросетевых вирусов успешно уничтожила штаммы кишечной палочки, получившие устойчивость к природному бактериофагу. В медицине бактерии быстро адаптируются к отдельным препаратам или природным вирусам, однако искусственно созданный коктейль смог заблокировать эволюционную защиту микробов.
Прошедшие испытания проводились исключительно в чашках Петри и пока далеки от прямого применения в клиниках. Для превращения технологии в реальные лекарства искусственным вирусам предстоит пройти длительные проверки на безопасность, отсутствие токсичности и эффективность в живых организмах.
Границы безопасности и биоэтические риски
При обучении алгоритма ученые намеренно исключили данные о вирусах, способных поражать человека, животных или растения. Такой подход позволил предотвратить случайную генерацию опасных для общества патогенов и снизил биориски до минимума.
Эксперты по биобезопасности из Университета Джонса Хопкинса подчеркивают необходимость срочного создания международных правил регулирования синтетической геномики. Технология конструирования геномов с помощью ИИ развилась быстрее, чем нормативная база, контролирующая оборот подобных цифровых чертежей.
Исходный код и веса генеративной модели исследователи опубликовали на платформе GitHub, сделав технологию доступной для других лабораторий
Ключевые тезисы:
- ИИ впервые спроектировал целые функционирующие вирусные геномы, а не отдельные белки.
- Синтетический коктейль из 16 вирусов уничтожил штаммы E. coli, устойчивые к природным аналогам.
- Обучение ИИ проводилось без использования патогенов человека для предотвращения рисков биобезопасности.
Поддержать нас на Boosty
Поддержать нас на Дзен
FAQ: Часто задаваемые вопросы
Могут ли вирусы от ИИ заразить человека?
Созданные в ходе эксперимента бактериофаги поражают исключительно бактериальные клетки и совершенно безвредны для человека. Кроме того, разработчики искусственно вырезали из обучающей выборки нейросети данные о вирусах человека, животных и растений.
Как именно ИИ создает вирусы с нуля?
Генетическая нейросеть анализирует миллиарды химических «букв» ДНК в существующих организмах и запоминает принципы их сборки. На основе этих статистических закономерностей алгоритм пишет новые работоспособные геномы, подобно генерации текста чат-ботом.
Заменят ли созданные нейросетью вирусы обычные антибиотики?
Искусственные бактериофаги способны стать эффективной альтернативой при лечении инфекций, устойчивых к традиционным лекарствам. Однако технология находится на этапе лабораторных доказательств и требует многолетних клинических испытаний перед появлением в аптеках.
Источники:
- King, S. H., Hie, B. L. et al. Generative design of bacteriophages with genome language models. Science (2026). Vol. 393, Issue 6811. DOI: 10.1126/science.aec2657. (Работа выполнена в том числе сотрудниками Стэнфордского университета, деятельность которого признана нежелательной на территории РФ).
- Inglesby, T. V., Hanke, M. S. AI-designed viral genomes. Science (2026). Vol. 393, Issue 6811, pp. 563-564. DOI: 10.1126/science.aej8512.
- Arc Institute Research Materials and Code Repository (2026). Open-source dataset for genomic language models.
Читайте также: Физики создали пластик, который уничтожает вирусы без единой капли химии