美国科学家首次成功制造出由人工智能 ( AI ) 设计的病毒，这一里程碑式的突破虽然为新药研发带来了希望，但同时也引发了业界关于如何确保该技术安全可控的深刻担忧。

据悉，斯坦福大学的研究人员开发了一款名为 "Evo 2" 的生成式 AI 程序，该程序能够编写新的基因组——即编码在 DNA 中的生命遗传指令。他们利用该程序设计并制造了 16 种合成噬菌体——这是一种能够感染细菌的小型病毒，有时可替代抗生素来杀灭致病细菌。

在安全实验室进行测试时，美国研究人员发现，与作为 Evo 2 设计模板的天然噬菌体 ΦX174 相比，这些新型噬菌体在杀灭常见微生物大肠杆菌方面更为有效。

该研究成果于周四发表在了《科学》杂志上。

" 我们的研究是一项概念验证，首次证明生成式设计能够生成完整的功能性基因组，" 该项目负责人 Brian Hie 表示。" 我们选择以噬菌体为研究对象，是因为它们体积小、研究充分，且在分子生物学和治疗领域具有广泛的应用。"

他补充道，该方法未来可扩展至细菌等较大生物体，进而应用于更复杂的生命形式。

"Brian Hie 这篇里程碑式论文的重要性无论怎么强调都不为过，" 基因组学专家、DNA 合成公司 Genyro 首席执行官 Adrian Woolfson 表示，" 这是生物学领域的‘莱特兄弟时刻’ ( 飞机发明人 ) ——我们不再回顾进化所创造出的生物体 …… 而是直面未来生物学的广阔可能性。"

噬菌体疗法在东欧已有数十年的应用历史。通过将特定噬菌体与患者的具体细菌菌株精准匹配，并通过局部涂抹、注射或口服等方式将其送至感染部位。

不过，由于操作流程复杂且细菌可能产生耐药性等原因，该疗法在西方尚未得到广泛应用。

斯坦福大学研究团队的另一名成员 Samuel King 表示，AI 或将助力噬菌体疗法重获新生。" 随着越来越多关于具威胁性的耐药病原体出现的证据涌现，我们将需要创新的替代解决方案——而噬菌体疗法无疑是其中之一。"

出于安全考虑，斯坦福大学的初步研究基于一种非致病性大肠杆菌菌株，并使用了一种未针对能够感染动植物等更复杂细胞的病毒进行训练的基因组语言模型。不过，该技术未来可能涵盖范围更广的病毒，并扩展到设计完全新型的生物体，而无需从天然基因组出发。

据悉，Hie 及其同事利用名为 Evo1 和 Evo2 的 AI 模型设计出了这些新型病毒基因组。这些模型基于 200 万种噬菌体的遗传数据进行了深度训练。为降低设计出高危病毒的风险，研究团队在训练数据中特意剔除了可感染植物、人类或动物的病毒遗传代码。

AI 随后生成了数千个潜在基因组，研究人员从中筛选出近 300 个在实验室中进行人工合成。这些基因组被导入细菌内部，由细菌读取其遗传代码并批量 " 吐出 " 新型噬菌体。这一过程的成功率并不高：最终仅有 16 种噬菌体证实具备生物活性。而将它们混合使用后，迅速克服了两种不同大肠杆菌菌株的抗药性。

Evo 2 是一个开源项目，任何人都可以免费下载，自行设计新的基因组。

" 我们目前没有将这项工作商业化的计划，"Hie 表示。" 我们是一个由慈善捐款和政府拨款资助的学术实验室。鉴于这项技术对健康和人类具有巨大的潜在益处，我们将基础技术公之于众，供尽可能多的人使用，这是我们的责任。"

尽管 Hie 坚信，这项技术带来的巨大裨益，远大于不法分子将其篡改用于生物恐怖主义的潜在风险，但约翰斯 · 霍普金斯大学健康安全中心的 Thomas Inglesby 与 Moritz Hanke 在同期《科学》杂志上撰文警告称，该研究 " 提出了极其紧迫的生物安全与生物防务课题 "。

Inglesby 和 Hanke 在赞扬斯坦福大学科学家在研究中采取的预防措施的同时，也指出：

" 现有的治理框架不足以监管生成式基因组学 …… 问题已不再是生成式病毒基因组设计是否会出现，而是社会能否建立起一套监管机制，既能让其效益得以发挥，又能防止其造成严重危害。"

伦敦帝国理工学院合成基因组工程学教授 Tom Ellis 则表示，利用接受过危险病原体遗传代码训练的 AI 可能会被用来设计危害更大的病毒。而控制对遗传数据的访问，并对制造看似危险的基因组实行限制将会起到帮助。

" 各国政府已经在努力开展这项工作，" 他补充道。

伦敦国王学院科学与国际安全副教授 Filippa Lentzos 博士指出，目前最关键的干预时机是在合成 DNA 的环节。

" 看清更宏观的治理全貌至关重要，绝不能将监管仅仅死扣在 AI 模型本身，" 她表示，" 多层次的防护方案才更具切实意义：在模型开发与获取端设置安全屏障、建立负责任的研究审查机制、实施基因合成筛选，并全面落实既有的实验室生物安全与生物防务规范。"