AIを用いて設計された初のウイルス。

実際、バクテリオファージは細菌のみに感染し、 世界中で持続感染症患者の治療に用いられている。実験室での試験では、AIによって設計されたウイルスの混合物が、天然のバクテリオファージに耐性を持つ大腸菌を死滅させた。

スタンフォード大学（米国）の化学工学者であるブライアン・ヒエ博士は、AIチャットボットの基盤となる大規模言語モデルに相当するゲノム言語モデルを用いて、バクテリオファージの機能ゲノムを設計した。その後、ウイルスは実験室で作成され、培養皿の中で大腸菌と対決させられた。

研究者らは科学誌「サイエンス」に、特定の種類の細菌に合わせてゲノムを「迅速に設計」し、微調整する能力、そして薬剤耐性を克服する能力は、「バクテリオファージ療法に革命をもたらし」、「バイオテクノロジーのツールセットを拡大する」可能性があると記した。

しかし、 科学者たちは、潜在的な利点がある一方で、この研究は「生物安全、生物封じ込め、生物安全保障に関する重要な問題」を提起すると指摘した。彼らは、ゲノム設計に携わる他の人々に対し、「プロジェクト全体を通して安全とセキュリティの専門家と協議する」よう強く促した。

付随する記事の中で、ジョンズ・ホプキンス大学（米国） 健康安全保障センターのトム・イングレスビー教授とモリ・ハンケ博士は、この警告を強調し、次のように述べている。「これは生命科学分野への応用において有望である一方で、生物安全と生物安全保障に関する喫緊の課題も提起している。AIを用いてウイルスゲノムを作成する能力は既に存在するが、それを安全に制御するためのガバナンスメカニズムは存在しない。」

Hie氏らは、AIモデルEvo1とEvo2を用いて、新たなウイルスゲノムを設計した。これらのモデルは、200万個のバクテリオファージの遺伝子データに基づいて学習された。植物、ヒト、その他の動物に感染する可能性のあるウイルスの遺伝子コードは、危険なウイルスを設計するリスクを低減するため、意図的にAIの学習データから除外された。

AIは数千もの潜在的なゲノムを生成し、研究者たちはその中から約300個を選び、実験室で作成した。これらのゲノムは細菌に導入され、細菌はそこで遺伝暗号を読み取り、新しいバクテリオファージを生成した。このプロセスは非効率的で、生存したのはわずか16個のバクテリオファージであったが、それらの混合物は2種類の異なる大腸菌株の耐性を迅速に克服した。

バクテリオファージのゲノムは非常に小さいが、イングレスビーとハンケは、この研究によってAIが機能的なウイルスゲノムを生成できることが実証されたと主張している。この方法が他のウイルスにも適用できるかどうかは不明だが、今後の研究はヒト、動物、植物に感染する可能性のある病原体への適用に焦点を当てるべきではないと彼らは示唆している。

「そのようなゲノムは、既存の対策では制御できない新たな病原体をコードする可能性がある」と彼らは記している。

インペリアル・カレッジ・ロンドンの合成ゲノム工学教授であるトム・エリス教授は、今回の研究は素晴らしいとしながらも、さらに複雑なゲノムを作り出すことがいかに難しいかを示していると述べた。「これはまさに、これまでで最も小さく、最も簡単に作れるゲノムだ」と彼は語った。

エリス氏は、危険な細菌の遺伝子コードに基づいて訓練されたAIは、より有害なウイルスの設計に利用される可能性があると述べたが、遺伝子データへのアクセスを管理し、一見危険なゲノムの作成を制限することが有効だと指摘した。「 各国政府は、この対策に懸命に取り組んでいる」と彼は述べた。

キングス・カレッジ・ロンドン（英国）の科学・国際安全保障講師であるフィリッパ・レンツォス博士は、現在対処すべき最も重要な点は、DNAがいつ生成されるかだと述べた。「AIモデルの規制だけに焦点を当てるのではなく、ガバナンス全体の状況を把握することが重要です。モデルの開発とアクセスに関する安全対策、責任ある研究への配慮、包括的なスクリーニング、そして研究室におけるバイオセーフティとバイオセキュリティの確立といった、多層的なアプローチの方がより論理的です」とレンツォス博士は語った。

出典: https://tienphong.vn/virus-dau-tien-duoc-thiet-ke-bang-ai-post1867986.tpo