科学家用人工智能“造出”16种新病毒

多年来，科学家已经能够从基因序列出发“从头”合成病毒。这类病毒通常用于研发和评估抗病毒药物与疫苗，也帮助人们理解这些微生物如何活动。但过去合成病毒基因组，主要仍是在已知病原体或变异株的基础上复制。

相比之下，斯坦福大学和Arc Institute的新研究实现了突破：研究人员让AI根据自然界中数百万种动物、植物、微生物、细菌和病毒的基因序列信息，设计出简单、可运作且从未见过的新型病毒。

研究团队选择噬菌体作为对象。噬菌体基因组较小，容易在实验室合成和操作，且只感染细菌，不感染人体细胞。正因为如此，噬菌体在生物技术上有巨大潜力，也可能成为对付耐药细菌感染的一种替代抗生素方案。

AI模型是计算生物学用的Evo 1和Evo 2。两者都使用来自所有生命领域的数百万个基因组进行训练，目标是从复杂进化规律中学习，例如基因通常如何排列、哪些DNA序列会长期保留、哪些生物限制能让一个生命体保持功能。

实验中，研究者把噬菌体Phi X-174作为参照。这种噬菌体可以感染大肠杆菌。研究目的不是复制这个病毒，而是用它告诉AI生成许多全新的病毒基因组，让这些基因组在遗传结构上适合感染大肠杆菌。

也就是说，AI生成的病毒保留了感染细菌所需的关键功能：识别宿主、注入自身DNA、复制DNA、制造新的病毒颗粒并正确组装。但具体DNA序列与自然噬菌体差别很大。

科学家随后筛选AI生成的基因组，优先保留最可能有功能的那些，并参考Phi X-174的生物学特点，评估基因排列、调控元件等因素。最终选出300个基因组，在实验室逐个分子合成，再放入大肠杆菌中测试能否产生真正能运作的病毒。

结果，300个合成基因组里只有16个产生了功能完整的新型噬菌体。它们此前未被记录过，拥有不同基因、新调控元件，甚至不同基因组大小。行为也不同：有的感染细菌更快，有的复制能力不同。

这项发表在《科学》期刊上的研究还测试了AI生成噬菌体能否对付耐药细菌。实验把AI设计噬菌体与类似Phi X-174的天然噬菌体混合，分别接触已对该病毒产生耐药性的大肠杆菌株。结果显示，AI生成的病毒能快速克服细菌耐药并成功感染。作者认为，这展示了“用人工智能生成噬菌体疗法，对付快速进化致病菌”的一条路径。

这一成果为应对日益严重的细菌耐药问题提供了新思路。研究人员表示，这种办法未来或许能发展个性化治疗，让药物几乎跟上病原体进化速度。

不过，这项里程碑也有另一面。它可能带来恶意使用风险，例如被用来设计新疾病、高毒物质或可能引发大流行的病原体。约翰霍普金斯健康与安全中心的研究员Moritz Hanke认为，目前还没有足够措施能真正阻止有人借AI制造致命病毒。他对《纽约时报》表示，科技进步速度和有效监管发展之间存在巨大脱节。

相关风险讨论早已存在。三年前，兰德公司一项研究曾警告，当时最先进的AI系统已经有能力帮助改进生物武器攻击的规划与执行。如今AI发展更快，人们担心这类能力会更强、更复杂。兰德公司还提醒，AI系统变化速度往往超过政府监管能力。