AI技術で天然由来の新型ウイルス16種を設計

人工知能は初めて、特定の種類の細菌に感染して排除することができるこれまで未知のウイルスシリーズの設計に成功した。スタンフォード大学とArc Instituteの研究者たちがこの突破口を達成し、Evo 1およびEvo 2と呼ばれるAIモデルを使用した。両方のアルゴリズムは、遺伝子がどのように組織されているか、どの配列が保存されているか、生物が機能することを可能にする生物学的制約を含む複雑な進化パターンを学習するために、自然界で見つかった動物、植物、微生物、細菌、ウイルスなど生命のすべての領域から数百万のゲノムで訓練された。

チームは細菌にのみ感染し、管理された実験室環境で合成と操作が容易な比較的小さなゲノムを持つバクテリオファージに焦点を当てた。実験は細菌大腸菌に自然に感染するバクテリオファージPhi X-174を機能的参考ガイドとして使用した。このウイルスを複製することではなく、AI アルゴリズムが大腸菌に感染できる数千の完全に新しいゲノムを生成するよう指導するためのテンプレートとして使用することが目標だった。重要な洞察は、AI生成ウイルスが細菌の認識、DNA挿入、複製、新しいウイルス粒子の組み立てに必要な機能的組織を保持していたが、特定のDNA配列は自然に発生するファージと大きく異なっていたということである。

科学者たちはAI生成ゲノムを評価し、Phi X-174からインスピレーションを受けた遺伝子組織、制御配素子、その他の生物学的基準を考慮した。これにより300個の候補ゲノムが選択され、分子単位で実験室で人工的に合成されて大腸菌に導入された。合成された300個のゲノムのうち16個のみが、これまで未発表の配列、異なる遺伝子、新しい制御配素子、および異なるゲノムサイズを持つ完全に機能するバクテリオファージを産生した。注目すべきことに、これらのウイルスの動作も異なっていた。いくつかはより迅速に細菌に感染しましたが、他のものは複製に異なる能力を示した。

重大なテストでは、研究者たちはAI設計ファージと天然ファージの混合物をPhi X-174に既に耐性を発達させた大腸菌株に曝露した。AI生成ウイルスは細菌耐性を急速に克服して感染を確立した。著者によると、この知見は「急速に進化する細菌病原体に対するAI生成ファージ療法への道を示す」ことを実証している。潜在的な臨床応用は重大である：病原体自体とほぼ同じ速度で進化できる個別化治療を開発することができる。

今週学術誌Scienceに発表された本研究は、バイオセキュリティに関する真摯な対話をも引き起こしている。ジョンズ・ホプキンス大学保健安全保障センターの研究者Moritz HankeはThe New York Timesに対し、現在のところAI支援による致死的ウイルスの生成を効果的に防ぐことができるセーフガードは存在せず、科学的進歩の速度と効果的な規制枠組みの開発の間に「巨大な乖離」があると述べた。懸念は完全に新しいものではない。3年前、Rand Corporation研究は最先端のAIシステムが生物兵器を使った攻撃の計画と実行を洗練させる能力を持っていることを警告していた。AI技術の急速な発展により、専門家らはこうした能力はさらに大きく、より洗練されるようになり、AIシステムが進化する速度が政府の規制監督能力を上回ることが多いと警告している。