AI创造出自然界没有的病毒……好在只是感染细菌的噬菌体

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导读

从零开始合成病毒并非新鲜事。科学家很早便掌握了制造病毒基因组的技术，并利用此类技术探索病毒的作用机制，研究抗病毒药物和疫苗。眼下，人工智能似乎也跟随着人类学者，开始掌握病毒设计技巧。

8月初，一篇刊载于《科学》（Science）杂志的论文介绍称，在科研人员的指导训练下，AI学会了识别自然界中DNA结构的“语法规则”，并能巧用规则，编写全新的病毒基因组的合成方案——人类据此创造出全新病毒。

新论文的作者团队来自斯坦福大学和非营利性生物医学研究机构“弧形研究所”(Arc Institute)。据介绍，研究人员遵循人工智能模型Evo所提供的配方，先制得DNA分子，并将其导入细菌体内；经过改造的细菌随后产出了一批自然界前所未见的病毒。它们有能力感染其他细菌，这证明其具备生物活性。

虽然这批由AI构想的病毒并不对人类构成威胁，因为它们都类似一种仅能感染细菌的天然噬菌体，即ΦX‑174；但此项成果无疑加剧了大众日益增长的担忧。

视频展示了一段关于病毒的渲染动画，该病毒的基因组由人工智能模型生成

Evo模型在某些方面与OpenAI开发的ChatGPT相似。面对用户提问，ChatGPT会依照概率，逐个生成适合接在前文后的词语，拼出完整回答。

之所以能做到这点，是因为ChatGPT历经多年训练，学习了取自互联网、书籍等各类来源的海量文本。从某种意义上说，DNA信息不也是文本？不妨做个类比。

一本英文教材由一段段英文文本组成，一段文本由一个个英文单词组成，每个单词由字母构成，字母表共有‌26个字母‌。

类似地，一份基因组由一段段DNA序列组成，一段DNA序列由一个个核苷酸分子单元串联而成，每个核苷酸都拥有一个“遗传字母”，即碱基，而碱基字母表上只有A、C、G、T，即腺嘌呤、胞嘧啶、鸟嘌呤、胸腺嘧啶。在这本基因组教材中，编码区的序列负责指导合成蛋白质。

DNA拥有自身的语法规则，一旦某段序列违背规则，其表达产物就是生物学上的无效乱码。生物学家已经破译了一部分语法规则，但仍有大量奥秘尚未被揭示。此项新研究的作者团队则尝试让Evo模型自主习得规则、运用规则。

他们没用常规文本来训练模型，而是选择了取自动物、植物、微生物以及病毒的数百万条基因序列。由此，Evo总计读取了大约9万亿个核苷酸。最终，AI识别出遍布生命演化树的各类共有模式，并利用这些模式生成新基因的设计蓝图——新基因可以编码具备特定功能的蛋白质。

上述成果也让团队开始设想：或许，Evo不仅能掌握单个基因，还能创造一整套完整基因组？

由于人工智能起初仅能处理小型基因组，科学家决定尝试制造病毒。人类基因组拥有超过30亿个核苷酸，许多病毒的基因组只有区区几千个核苷酸的长度。第二轮训练就这样开始了。

训练素材包括ΦX‑174噬菌体的11个基因，以及大约1 5000种与ΦX‑174关系很近的病毒的基因。之所以如此选素材，部分原因是学界已对ΦX‑174开展了近百年的研究，对它了解透彻。另外，它是一种只感染大肠杆菌的噬菌体，因此大家确信，与之类似的病毒会比较安全。

论文主要作者之一、斯坦福大学计算生物学家布莱恩·希耶(Brian Hie)介绍称，他们训练Evo时，慎重考虑过安全风险，并未向模型输入任何人类病毒的数据，也剔除了那些能感染动物、植物或真菌的类似病毒。因此有理由认为，Evo无法生成具备威胁性的病毒基因组。

当Evo充分熟悉 ΦX‑174及其近亲的基因组后，希耶与同事提示模型自主编写全新病毒的基因组。接着，Evo生成了共计70万种潜在版本。团队只筛选出其中最有望成功的285组，并据此合成DNA分子。

基因组准备完成后，希耶等人将它们一一导入大肠杆菌细胞内，再将细菌涂布至培养皿。

结果显示，大多数培养皿里的细菌正常生长，这代表AI生成的病毒基因组是失败方案；但有16组方案带来了具备活性的全新病毒——其所在培养皿中浑浊的细菌菌膜上出现清晰斑点，这意味着病毒大量增殖！这些病毒的基因组有蛋白质外壳包裹，最终冲破宿主细胞，只留下破裂的宿主空壳。

上图所示为一份关于病毒结构的原子级重构，该病毒的基因组序列由Evo 2模型生成

牛津大学蛋白质化学家奥利弗·克鲁克(Oliver Crook，未参与相关工作)表示，AI生成病毒并非天然病毒的弱化版本，事实上，它们表现出与后者同样顽强的生存力，其中一部分的增殖速度甚至快于ΦX‑174噬菌体。

不过克鲁克也指出，严格来讲，Evo模型构建的生命并非真正意义上的全新创造，因为它们与天然物种高度相似，基于相同的底层生物学机制。

科学家需更多实验以确定：如果让Evo面向其他病毒类群进行训练，最终能否以同等成功率编写生命？若可以，用克鲁克的话说，未来学界有望发掘出一些对医学和生物技术领域具备实用价值的AI生成病毒。

举例来说，医生治疗遗传病患者时，往往需要将治疗性基因装入病毒载体，以此递送至人体细胞。显然，AI在这方面大有可为。

当然，风险与机遇并存。若有人拿AI制造某种传播性和致命性全面加强的流感病毒，那将造成何种灾难性后果？

值得一提的是，美国国立卫生研究院不久前出台新规，禁止科学家开展会增强生物制剂危害性的实验。不过像人工智能生成病毒DNA这样的计算机模拟研究，若非涉及需要重点管控的危险生物对象，并不受禁令约束。

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