生成AIが、科学者たちが長年注目してきた境界線を越えた。スタンフォード大学とArc研究所の研究者たちは、AIを用いて完全なウイルスゲノムを新規に設計し、そのうち16の設計が完全に機能するウイルスとなった。部分的に機能するわけでも、シミュレーションされたわけでもない。生物学的な意味で実際に生命を持ち、細菌に感染できる能力を有している。
2025年9月12日にbioRxivで公開されたプレプリントは、生成AIがウイルスゲノムをエンドツーエンドで成功裏に生成した初の事例である。これらはヒトに感染するウイルスではなく、細菌に感染するバクテリオファージである。
研究者が実際に構築したもの
スタンフォード大学のブライアン・ヒーが率いるチームは、Arc Institute、NVIDIA、UCバークレーの協力者らと協力し、Evo 1およびEvo 2というゲノム言語モデルを使用しました。彼らは文の次の単語を予測するのではなく、DNA配列の次の塩基対を予測しました。
チームは、大腸菌に感染する自然なウイルスΦX174の構造を基に、302個の候補バクテリオファージゲノムを生成しました。その302個の候補のうち、16個が実験的に有効なウイルスとして組み立てられ、大腸菌を感染・裂解することに成功しました。
AIが設計した複数のバリアントは、元にした天然テンプレートと比較して最大65倍の複製優位性を示しました。研究チームは、これらのAI生成バクテリオファージを耐性細菌株に対するカクテル療法でテストしたところ、顕著な有効性が確認されました。
抗生物質耐性がこの問題を重要にしている理由
抗生物質耐性は、グローバルな医療における最も報道不足の危機の一つです。特定の細菌をウイルスで殺すバクテリオファージ療法は、20世紀初頭から概念として存在してきましたが、特定の細菌株に適したバクテリオファージを設計することは手間がかかり、時間がかかるため、主流の臨床応用には至っていません。
チームが使用したEvoモデルは、2024年に導入された以前の研究に基づき、兆単位のDNA塩基対を含む膨大な量の遺伝子データをもとに構築されました。自然のΦX174ファージのゲノムは約5,386塩基対で、生物学的な基準では非常に小さいです。
バイオセキュリティに関する質問はすでにこの研究に従っています
16の機能的ファージは大腸菌を標的とし、既知の自然なテンプレートに基づいて設計されました。研究者たちは新規のパンデミック病原体を生成していたわけではありません。しかし、機能するウイルス機構の構築方法を理解するという基盤的な能力は、技術がさらに進展する前に慎重なガバナンスの議論を要するツールです。
このコラボレーションにおけるNVIDIAの関与は、AIインフラへの投資がどこに流れているかを追跡している人にとって注目に値します。この規模のゲノムモデリングには膨大な計算リソースが必要であり、ライフサイエンス分野は高性能GPUクラスタの重要な応用領域の一つとなっています。