史丹佛大學和 Arc 研究所首次研發出可感染細菌的 AI 病毒

研究人員 斯坦福大學 以及非營利組織 電弧研究所 透過創造第一種能夠感染和殺死細菌的完全由人工智慧設計的病毒，在計算生物學領域取得了重大里程碑。 

該團隊訓練了一個名為 Evo 的高級 AI 模型，其工作原理與大型語言模型 (LLM) 相同，例如 ChatGPT基於兩百萬個病毒基因組的資料集，使其能夠理解病毒結構、基因交互作用和功能限制。

利用該模型，科學家要求 Evo 從頭開始設計全新的病毒，最終設計出 302 種獨特的病毒，其中 16 種在實驗室測試中被證實具有功能性，證明了人工智慧能夠創造出以前從未存在過的可行生物系統。

這些人工智慧生成的病毒攜帶多達 392 種在自然界中從未觀察到的突變，包括研究人員先前嘗試使用傳統工程技術組裝但失敗的遺傳元素組合。

有趣的是，當細菌進化出對天然病毒的抵抗力時，人工智慧設計的病毒能夠在幾天內克服這些防禦，而傳統病毒變得無效。 

一種特別值得注意的合成病毒成功地整合了遠親病毒的關鍵蛋白質成分，儘管科學家多年來多次嘗試使用標準基因工程方法，但仍未能實現這一成就。 

人工智慧設計的病毒標誌著基因組工程的新時代

這些的發展 人工智慧設計 病毒標誌著科學研究新時代的到來，計算工具可以超越讀取和編寫基因組，實現對基因組的主動設計。正如Arc研究所所強調的，“這代表著我們在基礎層面上改造生物學能力的新篇章。” 

研究人員強調，他們的人工智慧有意不針對感染人類的病毒進行訓練。然而，這項技術本身也存在風險，因為它可能被他人利用——無論是出於好奇心、科學興趣還是惡意——來探索人類病原體，並製造出新的毒力水平。 

此外，人工智慧能否為更複雜的生物體產生完整的基因組仍不確定，目前也沒有直接的方法來測試這種設計。與某些可以直接從 DNA鏈，細菌、哺乳動物或人類等較大的生物體需要對現有細胞進行漸進式基因改造，這個過程仍然緩慢且勞力密集。 

儘管面臨諸多挑戰，科學家仍認為，進行這方面的研究至關重要。他們設想在自動化實驗室中，人工智慧生成的基因組可以被提出、實驗測試，並透過迭代回饋進行改進，從而有可能加速複雜生物系統的開發和理解。