Учёные с помощью ИИ-моделей Evo 1 и Evo 2 создали 16 новых жизнеспособных вирусов, заражающих бактерии
Из 700 тысяч вариантов, сгенерированных ИИ, для эксперимента отобрали 285 кандидатов, и часть из них размножалась быстрее природного аналога
Разработчики ограничили модели данными вирусов, поражающих только E. coli, чтобы исключить риск для людей и других организмов
Технология может ускорить прорывы в генной терапии, но вызывает опасения из-за возможного использования для создания опасных патогенов
Неужели человечество ничему не научилось у научной фантастики? 6 августа 2026 года в журнале Science вышло исследование, которое подробно освещали, среди прочих, The New York Times: команда учёных впервые показала, что искусственный интеллект способен спроектировать полноценный вирусный геном «с нуля» — а не просто предложить точечные правки к уже существующему. Хорошая новость в том, что исследователи заранее продумали меры предосторожности, а сама работа может привести к прорывам в генной терапии и биотехнологиях. Плохая — в том, что далеко не факт, что все последующие команды окажутся столь же осторожными.
Как ИИ научился писать геномы
Проект реализовала команда из Arc Institute в Пало-Альто и Стэнфордского университета — работу возглавили доцент кафедры химической инженерии Брайан Хай и аспирант направления биоинженерии Сэмюэл Кинг. В основе — геномные языковые модели Evo 1 и Evo 2. Принцип их работы похож на большие языковые модели вроде ChatGPT или Claude, только вместо книг и веб-страниц они обучались на генетических последовательностях: миллионы природных геномов и триллионы нуклеотидов — «строительных блоков» ДНК — позволили моделям освоить внутреннюю логику генетического кода.
Для эксперимента команда дополнительно дообучила модели примерно на 15 000 вирусах из семейства бактериофага Phi X-174 — крошечного вируса, заражающего исключительно бактерии E. coli. Все последовательности, способные заражать людей, животных, растения или грибы, из обучающих данных намеренно исключили ещё на этапе подготовки.
От 700 тысяч кандидатов до 16 рабочих вирусов
Модель Evo сгенерировала около 700 000 возможных вариантов генома. Из них отобрали 285 наиболее перспективных кандидатов, синтезировали соответствующую ДНК и внедрили её в бактериальные клетки. В итоге 16 сконструированных ИИ геномов «запустились» и превратились в полноценные рабочие вирусы — по жизнеспособности они не уступали природному Phi X-174, а некоторые размножались даже быстрее.
Отдельный эксперимент показал ещё более интересный результат: смесь из всех 16 ИИ-фагов справилась с тремя штаммами E. coli, которые уже выработали устойчивость к природному Phi X-174 и были ему не по зубам. Логика простая — бактериям гораздо сложнее выработать сопротивляемость сразу ко множеству генетически различных вирусов, чем к одному-единственному.
Что это может дать медицине
Главное практическое применение технологии — так называемая фаготерапия, то есть лечение бактериальных инфекций с помощью вирусов-бактериофагов вместо антибиотиков. По данным на 2021 год, устойчивые к антибиотикам бактериальные инфекции ежегодно уносят более миллиона жизней по всему миру, а новых классов антибиотиков практически не появляется. Авторы работы уже говорят о перспективе создания целых библиотек ИИ-сконструированных фагов против туберкулёза, устойчивого к метициллину золотистого стафилококка (MRSA) и синегнойной палочки — одной из главных причин внутрибольничных инфекций.
Модель Evo 2 при этом выложена в открытый доступ — на GitHub Arc Institute и платформе NVIDIA BioNeMo, по лицензии Apache 2.0, то есть воспользоваться ею может любая лаборатория с достаточными вычислительными мощностями.
Обратная сторона: вопросы биобезопасности
Именно открытая доступность технологии и вызывает наибольшую тревогу у специалистов. В сопроводительной статье к исследованию эксперты Центра биобезопасности Джонса Хопкинса — Томас Инглсби и Мориц Ханке — указали на слабое место всей системы: нынешний контроль заказов на синтез ДНК устроен так, что сверяет запрошенные последовательности с базами уже известных опасных геномов. Против совершенно новых, сконструированных ИИ последовательностей — таких, как в этом исследовании, — такая проверка попросту бессильна. Поэтому эксперты призвали сделать проверку подобных заказов обязательной по закону, а не оставлять её на усмотрение компаний-синтезаторов.
Команда из Стэнфорда действительно соблюдала все разумные меры предосторожности добровольно: исключила из обучения опасные для человека последовательности, работала в защищённой лаборатории и выбрала для экспериментов вирус, атакующий исключительно бактерии. Но, как отмечают в Джонса Хопкинса, никакого юридического требования поступать так же не существует — и нет никаких гарантий, что следующие команды, получившие доступ к подобным моделям, будут настолько же осторожны.
История в чём-то повторяет путь многих других ИИ-инструментов — да и, пожалуй, атомной энергии: в правильных руках технология способна принести огромную пользу, в неправильных — обернуться серьёзной угрозой. Сама по себе наука не несёт зла, но в тот момент, когда ИИ переходит от простого описания биологических угроз к их самостоятельному проектированию, одной надежды на добросовестность исследователей уже недостаточно. Вопрос в том, успеют ли механизмы контроля и регулирования угнаться за скоростью развития технологии — прежде чем разрыв между ними станет по-настоящему опасным.
