Modely Evo navrhly funkční viry. Vědci varují před budoucími riziky
Výzkumníci ze Stanfordovy univerzity využili velké genomové modely Evo 1 a Evo 2 k návrhu nových virů napadajících bakterie. Z šestnácti funkčních variant se některé výrazně lišily od známého viru, přesto dokázaly infikovat bakterie E. coli.
Od proteinů k celým genomům
Umělá inteligence se v biologii dosud často používala k návrhu proteinů. Ty zajišťují velkou část chemických procesů v buňkách, takže jejich úprava může vést k novým biologickým funkcím. Novější velké genomové modely ale pracují přímo se sekvencemi DNA a učí se předpovídat jejich další části podobně, jako jazykové modely předpovídají další slova.
Výzkumníci testovali modely Evo 1 a Evo 2 na jednoduchém bakteriofágu ΦX174, viru, který napadá bakterii E. coli. Jeho genom má přibližně 5 400 bází a obsahuje 11 genů, jejichž funkce jsou dobře známé. Modely nejprve doplnili o více než 2 miliony bází z virů napadajících bakterie a následně je zaměřili na skupinu Microviridae, do které ΦX174 patří.
Z počítače do laboratoře
Výzkumníci hledali takové vstupní sekvence, které model navedly k vytvoření genomu podobného ΦX174, ale ne pouze k jeho přesnému zkopírování. Z návrhů vyřadili například příliš krátké nebo dlouhé sekvence, varianty s poškozeným genem pro povrchový protein nutný k napadení bakterie a další sekvence s neobvyklými vlastnostmi.
Po počítačovém filtrování zůstalo 302 kandidátů. Chemicky se podařilo připravit 285 z nich a vložit je do bakterií. V šestnácti případech návrh omezil růst E. coli, což naznačilo, že šlo o funkční viry. Devět z nich odpovídalo původním výstupům modelu, zatímco sedm získalo další mutace až po vložení do bakterií.
Podobné, ale překvapivě odlišné
Nejúspěšnější varianty se většinou podobaly přirozenému ΦX174. U návrhů s alespoň 98procentní podobností byla životaschopnost 46 procent, zatímco ve všech testovaných návrzích dohromady činila jen 5,6 procenta. Většina funkčních virů si zachovala stejné geny jako původní virus a žádný z nich nezměnil úsek DNA, kde začíná kopírování genomu.
Jednotlivé varianty však mohly být značně odlišné. Jeden virus přišel o celý virový protein a jeho ztrátu vyvážil změnami jinde v genomu. Jiný získal nový gen a další měly geny prodloužené či zkrácené. Jeden návrh dokonce nahradil gen ΦX174 genem ze vzdáleně příbuzného viru. Výsledky naznačují, že model dokáže navrhovat změny, které zachovají funkčnost viru lépe než náhodné mutace.
Možné využití i bezpečnostní otázky
Vědci zkusili šestnáct funkčních virů použít jako směs proti bakteriím odolným vůči přirozeným bakteriofágům. Přirozený koktejl v testu selhal, zatímco směs navržená pomocí AI dokázala rychle získat schopnost napadat jinak odolné bakterie. Autoři předpokládají, že k tomu mohlo přispět přeskupování úseků DNA a vznik dalších mutací.
Zároveň upozorňují, že stejný přístup může představovat riziko. Evo 1 a Evo 2 nebyly při trénování zásobeny sekvencemi virů napadajících složité buňky a obratlovce. Pokud by však někdo modely trénoval na těchto datech a měl dostatek výpočetních prostředků, mohl by se pokusit navrhovat i nebezpečnější viry. Studie proto volá po lepších pravidlech pro podobné modely a také pro objednávání uměle syntetizovaných DNA sekvencí.