Исследователи из Стэнфордского университета использовали искусственный интеллект для создания 16 совершенно новых вирусов, которые не существуют нигде в природе. Впервые генеративный ИИ создал с нуля целый функциональный вирусный геном. Работа, опубликованная в журнале Science 6 августа 2026 года, сразу же возобновила дебаты о том, как управлять мощными биологическими моделями ИИ. Учитывая постоянное освещение того, как AI Buzz Wire отслеживает прорывы на стыке ИИ и общества, это одна из самых важных исследовательских историй года.

Как ИИ создал вирусы из ДНК

Команда Стэнфорда, возглавляемая аспирантом Сэмюэлем Кингом, не использовала чат-бота. Вместо этого они обратились к моделям геномного языка — алгоритмам, обучаемым на огромных участках ДНК, почти так же, как большие языковые модели обучаются на тексте. Изучая эволюционные правила, заложенные в миллионы геномов, эти модели могут писать генетический код, который подчиняется ограничениям, которые на самом деле использует жизнь.

Исследователи отрегулировали две языковые модели генома, названные Evo 1 и Evo 2, на 14 266 геномах семейства Microviridae, группы небольших одноцепочечных ДНК-вирусов. Они использовали природный бактериофаг ΦX174 в качестве шаблона дизайна, а затем отфильтровали почти 300 проектов-кандидатов до 16, которые можно было синтезировать и протестировать в лаборатории.

Результат: 16 синтетических бактериофагов, чьи геномы «существенно отличались от любого природного генома», согласно статье, но все же были способны инфицировать бактерии Escherichia coli штамма C. Бактериофаги, или фаги, — это вирусы, которые поражают исключительно бактерии и безвредны для человека.

Почему это важно: фаговые коктейли и развивающиеся патогены

Это не было случайным сращиванием генов. Важно отметить, что модели ИИ учитывали ограничения на уровне генома, а не просто сшивали гены вместе. Один из разработанных фагов, получивший название Evo-Φ36, ​​нес функциональный укороченный белок, который никогда не работал, когда инженеры вставили его в ΦX174 дикого типа. Он функционировал здесь потому, что окружающий геномный контекст, созданный ИИ, адаптировался для его поддержки.

Когда несколько синтетических фагов были объединены в «фаговый коктейль», они преодолели устойчивость, которую целевые бактерии обычно приобретают против ΦX174 дикого типа. Это указывает на многообещающее медицинское применение: разработку адаптивной фаговой терапии против быстро развивающихся, устойчивых к лекарствам патогенов.

Команда из Стэнфорда охарактеризовала свою работу как расширение «чего может достичь синтетическая геномика» наряду с направленной эволюцией и рациональной инженерией, а также «прокладку пути для создания адаптивной и устойчивой фаговой терапии».

Эксперты по биобезопасности бьют тревогу

Это обещание сопряжено с серьезным риском. В редакционной статье, опубликованной вместе с исследованием, доктор Томас Инглесби и доктор Мориц Ханке из Университета Джонса Хопкинса утверждают, что нынешняя добровольная система скрининга заказов ДНК больше не является адекватной.

Они призвали к тому, чтобы поставщики синтетических нуклеиновых кислот — строительных блоков, используемых для производства патогенов — были по закону проверять заказы клиентов на наличие вызывающих беспокойство последовательностей и проверять законность самих клиентов.

«Поскольку геномы, созданные с помощью ИИ, могут сильно отличаться от ранее охарактеризованных последовательностей нуклеиновых кислот, необходимо срочно разработать методы скрининга, которые могут выявить новые конструкции», — пишут Инглесби и Ханке.

Их самая резкая фраза широко цитировалась в репортажах BBC, The Guardian и The New York Times: «Вопрос больше не в том, будет ли существовать генеративный дизайн вирусного генома. Вопрос в том, сможет ли общество создать надзор, который позволит раскрыть его преимущества, не допуская при этом причинения серьезного вреда».

Пробел в управлении стал неотложным

Стэнфордская статья является последней в волне результатов, показывающих, что биологические модели ИИ могут перейти из теории в лабораторию. До сих пор модели языка генома были многообещающими для проектирования биологических систем, но их способность генерировать целые функциональные геномы никогда не была продемонстрирована. Переход от разработки белковых фрагментов к производству 16 жизнеспособных новых вирусов — это именно тот порог возможностей, о котором предупреждают исследователи в области биобезопасности.

Авторы сами занимаются рисками «более сознательно, чем большинство разработчиков мощных биологических моделей искусственного интеллекта», отмечается в редакционной статье Джона Хопкинса, призывая к тому, чтобы в будущих работах по проектированию цельного генома консультировались со специалистами по безопасности на протяжении всего жизненного цикла проекта.

Для политиков время выбрано неподходящее. Системы управления передовым искусственным интеллектом до сих пор были сосредоточены на цифровых рисках — кибербезопасности, дезинформации и автономных агентах — в то время как возможности биологического проектирования развивались при сравнительно небольшом специальном надзоре. Результаты Стэнфорда теперь наглядно демонстрируют этот разрыв.

Будьте впереди ИИ

Граница между исследованиями ИИ и реальными последствиями продолжает смещаться. Независимо от того, произойдет ли следующий прорыв в лаборатории, в зале заседаний корпоративного совета или на слушании регулирующего органа, AI Buzz Wire предоставит вам необходимый контекст.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →