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AI设计病毒或引发生物安全危机

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长久以来,AI在生物领域的研发大多停留在基因、蛋白质片段设计,自主构建完整基因组始终难以实现。斯坦福大学助理教授布赖恩・希带领团队借助自研基因组语言模型Evo1、Evo2成功打破技术壁垒,实现历史性突破。



研究团队依托近200万个噬菌体遗传数据训练模型,以天然噬菌体ΦX174作为蓝本,由AI产出数千套基因组方案。科研人员筛选合成近300组候选序列开展实验,最终培育出16种具备活性、可杀灭大肠杆菌的全新噬菌体。数据显示,这批AI创制噬菌体拥有多元的序列与基因组结构,混合使用时能够有效击破大肠杆菌产生的耐药性,天然噬菌体组合难以实现同类效果。研究人员表示,这是生成式AI首次完成完整基因组设计,人造基因组可以自主复制并在细胞内发挥生物学功能,正式开辟全新研究方向。

这项技术最大应用价值集中在噬菌体疗法。噬菌体天然具备侵染、杀灭细菌的特性,是对抗抗生素耐药“超级细菌”的重要突破口。但天然噬菌体资源稀缺,细菌又极易演化出耐药能力,极大限制疗法普及。斯坦福此次实验证实,AI能够快速定制靶向致病菌、规避耐药难题的新型噬菌体,有望重塑噬菌体治疗体系,为全球性细菌耐药危机提供新方案,丰富生物技术研发手段。

重大技术突破背后,难以回避的生物安全争议随之而来。业界核心顾虑在于:既然AI可以设计侵染细菌的病毒,理论上同样存在被滥用、用于创制感染人畜高危病原体的风险。

《科学》刊发评论警示,该成果带来紧迫的生物安保挑战。当下讨论重点不再是AI能否设计病毒基因组,而是人类如何规范运用这项技术、规避灾难性后果,学者呼吁暂缓开展致病性新型病毒的相关研究。帝国理工学院专家也提出担忧,一旦AI掌握危险病毒遗传信息,存在被改造出高致病毒株的隐患;同时他客观提到,现阶段风险或存在夸大成分,改造已知病原体的门槛依旧低于从零设计全新病毒。

针对舆论担忧,研究团队披露实验设置多重安全防护:研究范围仅限噬菌体,训练数据集剔除全部感染动植物与人类的病毒基因序列;全部合成、活体测试流程在高标准生物安全实验室闭环开展。

学界也形成监管思路共识,专家提出管控重心应当落在DNA合成环节,推行分级管控机制,限制高危人员访问AI模型、完善科研立项审查、升级实验室安全规范。研发团队同时倡议,未来所有全基因组设计项目,都应当引入生物安全专家全程参与,搭建完善机制,防范技术遭到恶意误用。

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