BBC：人工智能被用于设计全新病毒

美国研究人员表示，人工智能（Artificial Intelligence, AI；人工智慧）已被用于设计全新的病毒，这些病毒功能齐全，可以在实验室中复制。

这是人工智能首次成功设计出完整的基因组。

这项突破被誉为科学领域的“重大转折点”，有望开启疾病治疗的新时代。但专家也警告称，人工智能设计的病毒引发了“紧迫的”安全隐患。

人工智能工具发展迅速，已被用于设计新型抗生素（antibiotics）。

但与从零开始设计一种新的、可行的病毒相比，这相对简单得多。

斯坦福大学（Stanford University；斯坦福／斯坦福）助理教授布莱恩·希博士（Dr Brian Hie，音译）告诉BBC：“这是生成式人工智能可设计的复杂性的下一步，这是生成式人工智能首次用于设计完整的基因组，它可以在细胞内复制并具有其他功能⋯⋯这对我们来说是一个全新的领域。”

这项技术的工作原理与 ChatGPT 等大型语言模型类似，后者可以预测文字序列。

助理教授布莱恩·希（左）谈到这项工作时说：“这对我们来说是一个全新的领域。”

在这种情况下，被称为 Evo1 和 Evo2 的人工智能模型预测的是生命语言，而不是单字。

这些人工智能模型是基于病毒、细菌、植物和人类的基因程式码进行训练的。

然后，它们经过改良，产生一种称为噬菌体（bacteriophage）的病毒，这种病毒只能感染特定种类的细菌。

这些人工智慧模型使用来自病毒、细菌、植物和人类的遗传密码进行训练。

斯坦福大学的研究人员挑选了302个最有前景的人工智能设计方案，并在实验室中进行了合成。其中，16个方案被证明能有效杀死大肠杆菌（E. coli）。

实验室的博士生塞缪尔·金（Samuel King）表示，他们在凌晨时分意识到噬菌体正在发挥作用。

科学家将噬菌体放置在培养皿上，培养皿上生长着一层细菌，然后等待观察他们的新病毒是否正在享用这顿盛宴。

金说：“我们开始看到这些清晰的斑点，这真是太令人兴奋了。”。希博士回忆说，当结果与团队其他成员分享时，“房间里顿时爆发出热烈的掌声”。

开发新型噬菌体可能为治疗对抗生素产生抗药性的感染提供新的方法。

但这项突破也表明，人工智能有能力设计超越自然的全新生物学——即所谓的合成生物学。

希认为，这有可能透过开发新药和疗法“极大地改善人类健康”。

但人们已经担心，同样的技术可能会被恶意利用来制造新的疾病。

在《科学》（Science）杂志上发表的一篇评论文章中，约翰‧霍普金斯大学（Johns Hopkins University）健康安全中心的托马斯·英格尔斯比博士（Dr Thomas Inglesby）和莫里茨·汉克博士（Dr Moritz Hanke）写道，这些发现提出了“紧迫的生物安全和生物安保问题”。

他们表示，现在的问题不再是“是否存在生成式病毒基因组设计”，而是能否在不“造成严重伤害”的情况下使用它。

例如，他们表示，有可能导致疾病的新病毒“不应该继续研究”。

研究人员本身也采取了措施来最大限度地确保安全。他们将可能感染复杂生物体的病毒从训练资料库中排除，研究对像是噬菌体而不是感染人类的病毒，所有工作都在安全的实验室中进行。

希认为，即使是现有的保障措施也能在很大程度上“确保这项技术被用于造福人类”。

从电脑字节到物理原子

病毒不是生物，人工智能要生成活的有机体还需要重大突破。

噬菌体的遗传密码大约由5400个碱基对（base pairs；字母）组成。最小的活细胞基因组大约由50万个碱基对组成。人类基因组则由30亿个碱基对组成。

希博士表示，尝试研究一些简单的生物体“可能需要付出很多努力，但并非不可能”，他们“绝对有兴趣朝着这个方向努力”。

西班牙庞培法布拉大学（Pompeu Fabra University）合成生物学实验室的马克·古埃尔教授（Prof Marc Güell）表示，这项研究是一个“非常重要的转折点”，因为“历史上第一次，我们开始在电脑上设计生物学”。

他说，这“让我们能够畅想应对人类最大挑战的激动人心的可能性”，例如开发噬菌体来对抗疾病，开发酶来治疗遗传疾病，以及开发可用于免疫疗法的抗体。

曼彻斯特生物技术研究所（Manchester Institute of Biotechnology）合成基因组学主席蔡毅之教授（Prof Patrick Cai）表示，这项研究是一个“重要的里程碑”。

“其意义远远超出噬菌体本身——这表明基因组语言模型开始学习进化编码的设计原则，为人工智能辅助基因组编写打开了大门。”