Dahan-dahan ng generative AI ang isang hangganan na hinahangad ng mga siyentipiko sa loob ng maraming taon. Gumamit ang mga mananaliksik mula sa Stanford University at ang Arc Institute ng AI upang disenyo ang mga buong genome ng virus mula sa wala, at ang 16 sa mga disenyo ay naging ganap na functional na mga virus. Hindi bahagyang functional. Hindi sinimulang. Tunay na buhay, sa biyolohikal na kahulugan, at nakakapag-infect ng mga bacteria.
Ang preprint, na inilabas sa bioRxiv noong Setyembre 12, 2025, ay nagtandaan ang unang pagkakataon kung saan ang generative AI ay nakapag-produce nang may-kabuluhan na viral genomes nang buo. Ito ay mga bacteriophage, mga virus na nag-aabot sa mga bacteria, hindi sa mga tao.
Ano ang tunay na binuo ng mga mananaliksik
Ang koponan, na pinamumunuan ni Brian Hie sa Stanford at kasama ang mga kasamahan mula sa Arc Institute, NVIDIA, at UC Berkeley, ay gumamit ng genome language models na tinatawag na Evo 1 at Evo 2. Sa halip na magpalaya ng susunod na salita sa isang pangungusap, sila ay nagpapalaya ng susunod na base pair sa isang DNA sequence.
Nilikha ng koponan ang 302 kandidatong genome ng phage batay sa arkitektura ng isang natural na virus na ΦX174, isang bacteriophage na nag-aabot sa E. coli. Sa mga 302 na kandidato, 16 ay eksperimentally na kumpirmado na nag-aayos bilang mga viable na virus at nakakamit na mag-infect at mag-lyse ng mga bakterya ng E. coli.
Ilan sa mga variant na disenyo ng AI ay nagpakita ng mga kapakinabangan sa replikasyon na hanggang 65 beses ang higit sa natural na template kung saan ito isinapuso. Sinubukan din ng koponan ang mga AI-nagbuong phage sa mga terapiyang cocktail laban sa mga bakteryal na strains na resistant, at ipinakita nito ang malaking epekto.
Bakit nagiging malaking bagay ang pagkakaroon ng resistensya sa antibiotics
Ang antibiotic resistance ay isa sa mga pinakamababaw na kinakaharap na krisis sa pandaigdigang kalusugan. Ang phage therapy, na gumagamit ng mga virus upang patayin ang mga partikular na bacteria, ay umiiral bilang konsepto mula sa maagang ikalawang siglo ngunit hindi nagkamit ng pangunahing klinikal na pagtanggap, bahagyang dahil sa pagdidisenyo ng tamang phage para sa isang partikular na bacterial strain ay isang masidhing, mabagal na gawain.
Ang mga modelo na Evo na ginamit ng koponan ay binuo sa malalaking amount ng genetic data, na kumakapal ng trilyones ng DNA base pairs, na nabuo mula sa nakaraang trabaho na ipinakilala noong 2024. Ang natural na ΦX174 phage ay may genome na humigit-kumulang 5,386 base pairs, na maliit ayon sa mga biyolohikal na pamantayan.
Ang mga tanong tungkol sa biyoseguridad ay nagmamaliw na sa pag-aaral na ito
Ang 16 functional na phage ay tumutukoy sa mga bakterya na E. coli at nilikha sa ilalim ng mga limitasyon ng isang kilalang natural na template. Hindi nagbuo ang mga mananaliksik ng mga bagong pathogen na pandemya. Ngunit ang pangunahing kakayahan, isang modelo na nauunawaan kung paano gawin ang gumagana viral na mekanismo, ay uri ng kasangkapan na nangangailangan ng maingat na pag-uusap tungkol sa pamamahala bago umunlad pa ang teknolohiya.
Ang pagkakaugnay ni NVIDIA sa kolaborasyong ito ay mahalagang tandaan para sa sinumang nagsusuri kung saan dumadaloy ang pag-invest sa infrastruktura ng AI. Ang genomic modeling sa ganitong sukat ay nangangailangan ng malaking compute, at ang sektor ng life sciences ay naging isa sa mga mas makabuluhang aplikasyong domain para sa mga high-performance GPU cluster.