AI生成70万病毒基因组，16个成功复活

近日，斯坦福大学与Arc Institute的研究团队在生成式生物学领域取得重大进展。他们利用名为Evo的基因组语言模型，成功生成了约70万份病毒基因组候选序列。这些序列并非直接产出病毒实体，而是以DNA字符串形式存在，需经人工筛选、化学合成后导入宿主细胞进行功能验证。

研究团队以噬菌体Phi X-174为模板，因其基因组短小、仅感染细菌且研究基础扎实，适合作为整套AI设计流程的测试对象。Evo模型首先学习了约9万亿个核苷酸数据，并专门使用约1.5万个与Phi X-174相近的微小病毒科基因组进行微调。最终，研究人员从中合成了285个AI设计的基因组，其中16个在实验室中成功“复活”，展现出复制、感染并裂解大肠杆菌的能力。

值得注意的是，这些AI生成的噬菌体不仅具备基本功能，部分还在竞争实验和裂解效率上超越天然Phi X-174。更进一步，研究人员将多个AI设计的噬菌体混合传代，仅经过1至5轮重组，便成功突破三种耐药大肠杆菌的防御机制，为未来噬菌体疗法应对抗生素耐药问题提供了全新思路。

尽管研究团队强调，训练数据已剔除人类致病病毒及其近亲，且实验使用的是非致病性大肠杆菌，确保当前版本无法生成人类病毒，但该成果仍引发对AI驱动生命科学的安全隐忧。牛津大学学者指出，Evo生成的序列本质上仍在自然变异范围内；而约翰斯·霍普金斯大学专家则担忧，若更换训练数据，类似模型或被滥用于增强流感等病毒的传播力或致死率。

美国政府虽已于7月底出台高风险生命科学研究新规，禁止联邦资助使病原体更具危险性的实验，但对于AI生成的全新基因组，如何评估其潜在风险尚无明确标准。此次研究虽距离制造危险病原体仍有合成、组装与宿主适配等多重技术门槛，却无疑为全球生物安全治理敲响了前瞻性警钟。