🧬 Работа Стэнфорда и Arc Institute о вирусах, спроектированных ИИ, вышла в Science
Исследование команды Брайана Хи из Стэнфорда и Arc Institute прошло рецензирование и опубликовано в Science. Учёные использовали геномные языковые модели Evo 1 и Evo 2, чтобы спроектировать с нуля полные геномы бактериофага φX174 — вируса, атакующего кишечную палочку. Из 302 синтезированных и внедрённых в бактерии последовательностей 16 дали жизнеспособные фаги: они размножались, разрушали клетки-хозяева и образовывали бляшки, а электронная микроскопия подтвердила наличие вирусных частиц. Часть вариантов оказалась эффективнее природного прототипа.
Модели сначала обучались на огромном корпусе ДНК — Evo 2 захватил около 9,3 триллиона нуклеотидов примерно из 128 тысяч организмов, — а затем дообучались на семействе φX174 с его 11 генами и близких родственниках. Идея в том, что обширный обучающий корпус позволяет модели уловить, какие последовательности эволюционно консервативны: комбинаций нуклеотидов астрономически много, но лишь малая их доля биологически жизнеспособна. Принципиальное отличие от прошлых работ — не точечное редактирование генов, а генерация целого работающего генома.
Эксперты называют результат важной вехой, но без завышенных ожиданий: полученные фаги остаются очень похожими на природные, никаких принципиально новых форм жизни ИИ не изобрёл. Переход от 5-килобазного вирусного генома к бактериальному или тем более эукариотическому — задача другого порядка сложности, где упираются в сборку, совместимость и «запуск» клетки. Открыт и вопрос, сработает ли подход на других группах вирусов. Ближайшее практическое применение авторы видят в фаговой терапии как альтернативе антибиотикам при устойчивых инфекциях и в создании вирусных векторов доставки.
Отдельный сюжет — биобезопасность. Политика NIH запрещает эксперименты, делающие патогены опаснее, но чисто вычислительное проектирование вирусной ДНК под действующие ограничения не подпадает. Авторы приняли меры сами: обучающие данные не содержали вирусов, заражающих человека, так что модель не способна генерировать такие геномы. Наблюдатели тем не менее отмечают, что похожие методы в других руках могут быть перенаправлены на патогены человека, и что открытая публикация весов Evo 2 снижает порог входа не только для академических лабораторий.
#AI #Science #BioTech #Stanford #ArcInstitute
Исследование команды Брайана Хи из Стэнфорда и Arc Institute прошло рецензирование и опубликовано в Science. Учёные использовали геномные языковые модели Evo 1 и Evo 2, чтобы спроектировать с нуля полные геномы бактериофага φX174 — вируса, атакующего кишечную палочку. Из 302 синтезированных и внедрённых в бактерии последовательностей 16 дали жизнеспособные фаги: они размножались, разрушали клетки-хозяева и образовывали бляшки, а электронная микроскопия подтвердила наличие вирусных частиц. Часть вариантов оказалась эффективнее природного прототипа.
Модели сначала обучались на огромном корпусе ДНК — Evo 2 захватил около 9,3 триллиона нуклеотидов примерно из 128 тысяч организмов, — а затем дообучались на семействе φX174 с его 11 генами и близких родственниках. Идея в том, что обширный обучающий корпус позволяет модели уловить, какие последовательности эволюционно консервативны: комбинаций нуклеотидов астрономически много, но лишь малая их доля биологически жизнеспособна. Принципиальное отличие от прошлых работ — не точечное редактирование генов, а генерация целого работающего генома.
Эксперты называют результат важной вехой, но без завышенных ожиданий: полученные фаги остаются очень похожими на природные, никаких принципиально новых форм жизни ИИ не изобрёл. Переход от 5-килобазного вирусного генома к бактериальному или тем более эукариотическому — задача другого порядка сложности, где упираются в сборку, совместимость и «запуск» клетки. Открыт и вопрос, сработает ли подход на других группах вирусов. Ближайшее практическое применение авторы видят в фаговой терапии как альтернативе антибиотикам при устойчивых инфекциях и в создании вирусных векторов доставки.
Отдельный сюжет — биобезопасность. Политика NIH запрещает эксперименты, делающие патогены опаснее, но чисто вычислительное проектирование вирусной ДНК под действующие ограничения не подпадает. Авторы приняли меры сами: обучающие данные не содержали вирусов, заражающих человека, так что модель не способна генерировать такие геномы. Наблюдатели тем не менее отмечают, что похожие методы в других руках могут быть перенаправлены на патогены человека, и что открытая публикация весов Evo 2 снижает порог входа не только для академических лабораторий.
#AI #Science #BioTech #Stanford #ArcInstitute
🤨1🤝1