Генеративный ИИ только что перешел черту, которую ученые наблюдали годами. Исследователи из Стэнфордского университета и Arc Institute использовали ИИ для создания полных вирусных геномов с нуля, и 16 из этих дизайнов оказались полностью функциональными вирусами. Не частично функциональными. Не смоделированными. Действительно живыми в биологическом смысле и способными заражать бактерии.
Препринт, опубликованный на bioRxiv 12 сентября 2025 года, отмечает первый случай, когда генеративный ИИ успешно создал рабочие вирусные геномы полностью автоматически. Это бактериофаги — вирусы, поражающие бактерии, а не людей.
Что именно построили исследователи
Команда под руководством Брайана Хи из Стэнфорда, включающая сотрудников из Arc Institute, NVIDIA и UC Berkeley, использовала геномные языковые модели Evo 1 и Evo 2. Вместо прогнозирования следующего слова в предложении они предсказывают следующую пару оснований в последовательности ДНК.
Команда сгенерировала 302 кандидата фаговых геномов на основе архитектуры природного вируса ΦX174 — бактериофага, поражающего E. coli. Из этих 302 кандидатов 16 были экспериментально подтверждены как способные собираться в жизнеспособные вирусы и успешно заражать и лизировать бактерии E. coli.
Несколько вариантов, разработанных с помощью ИИ, продемонстрировали преимущество в репликации до 65 раз по сравнению с природным шаблоном, на котором они были основаны. Команда также протестировала эти ИИ-сгенерированные фаги в коктейльных терапиях против устойчивых бактериальных штаммов, и они показали значительную эффективность.
Почему антибиотикорезистентность делает это важным вопросом
Устойчивость к антибиотикам — одна из самых недооцененных кризисных ситуаций в глобальном здравоохранении. Фаговая терапия, использующая вирусы для уничтожения конкретных бактерий, существует как концепция с начала XX века, но так и не получила широкого клинического применения, отчасти потому, что разработка подходящего фага для конкретной бактериальной культуры — трудоемкий и медленный процесс.
Модели Evo, использованные командой, были построены на огромных объемах генетических данных, охватывающих триллионы пар оснований ДНК, разработанных на основе предыдущих работ, представленных в 2024 году. Природный фаг ΦX174 имеет геном примерно из 5 386 пар оснований, что крошечно по биологическим меркам.
Вопросы биобезопасности уже следуют этому исследованию
Шестнадцать функциональных фагов нацелены на бактерии E. coli и были разработаны с учетом ограничений известного природного шаблона. Исследователи не создавали новые пандемические патогены. Однако базовая способность — модель, понимающая, как создавать функциональный вирусный механизм, — это инструмент, требующий тщательного обсуждения вопросов регулирования до дальнейшего развития технологии.
Участие NVIDIA в этом сотрудничестве заслуживает внимания всем, кто отслеживает, куда направляются инвестиции в инфраструктуру ИИ. Геномное моделирование такого масштаба требует значительных вычислительных ресурсов, и сектор биологических наук стал одной из наиболее значимых областей применения высокопроизводительных GPU-кластеров.