ИИ-модель Evo 2 от Stanford создала фаги против E. coli

Исследователи Стэнфордского университета синтезировали почти 300 фагов на основе последовательностей ДНК, созданных генеративной моделью ИИ Evo 2. Лабораторные испытания сократили группу до 16 фагов, продемонстрировавших особенно высокую активность против E. coli.

Работа сосредоточена на бактериофаге ΦX174, название которого произносится как «ФАЙ-экс-1-7-4». Брайан Хи, доцент кафедры химической инженерии и научный сотрудник факультета обработки данных Фонда Дитера Шварца в Стэнфорде, создал Evo 2, а аспирант по биоинженерии Сэмюэл Кинг руководил экспериментальной работой, описанной в статье.

Evo 2 переносит геномы фагов в лабораторию

Evo 2 генерирует новые последовательности ДНК на основе небольшого начального фрагмента генома фага. Исследователи попросили модель создать полный геном ΦX174 за один проход слева направо.

«В данном случае мы хотели, чтобы модель сгенерировала весь геном от начала до конца за один проход слева направо. Мы ничего не добавляли», — сказал Хи. В результате были созданы тысячи геномов-кандидатов, после чего команда выбрала последовательности для химического синтеза и лабораторных испытаний.

ΦX174 предоставил относительно компактную тестовую систему. Его геном содержит менее 6 000 пар оснований по сравнению примерно с 3 миллиардами пар оснований в геноме человека. Хи отметил, что исследователи по-прежнему сталкиваются со сложной задачей, даже интерпретируя последовательность ДНК длиной 5 400 символов ген за геном.

Хи сообщил, что некоторые предложенные Evo 2 фаги показали в лабораторных испытаниях более высокую приспособленность, чем природный ΦX174. Таким образом, проект проверяет, может ли модель создавать целые жизнеспособные вирусные геномы, а не только предлагать локальные изменения ДНК.

Отбор кандидатов предшествует синтезу ДНК

Кинг разработал вычислительную систему, позволяющую сократить число геномов-кандидатов, отправляемых на синтез. Перед тем как команда выбрала варианты для лабораторной работы, система оценивала характеристики, присущие ΦX174 и родственным фагам.

Синтез ДНК накладывает практическое ограничение. Исследователи генерировали геномы с помощью Evo 2, оценивали их по заданным критериям, затем химически синтезировали отобранных кандидатов и проверяли, какие геномы лучше всего работали в лаборатории.

«Одной из основных частей системы проектирования было определение характеристик, которыми должны обладать геномы, на основе ΦX174 и родственных фагов», — сказал Кинг. «Система включала несколько ключевых этапов: генерацию геномов с помощью Evo 2, оценку вариантов по заданным критериям, отбор оптимальных кандидатов, их химический синтез, а затем лабораторные испытания, чтобы выяснить, какие геномы работают лучше всего».

Хи отметил, что эта система снизила затраты на синтез, позволив сосредоточить расходы на кандидатах, которых его команда считала наиболее жизнеспособными.

Эта последовательность также определяет практические границы результата. Evo 2 создала тысячи вариантов, однако исследователям по-прежнему потребовались вычислительная оценка, химический синтез и лабораторные анализы для выявления жизнеспособных фагов.

Тестирование устойчивости сосредоточено на смеси из 16 фагов

Исследователи отобрали более одного фага, нацеленного на E. coli, поскольку бактерии могут вырабатывать устойчивость к одному препарату. Хи отметил, что смеси фагов могут затруднить бактериям уклонение от каждого компонента лечения.

«Если бактерия приобретает устойчивость к одному фагу, для препарата всё кончено», — сказал Хи. «Но если в смеси присутствуют несколько генетически различных фагов, бактериям будет сложнее выработать устойчивость ко всему коктейлю».

Стэнфорд сообщает, что коктейль из 16 отобранных фагов быстро преодолел устойчивость E. coli, невосприимчивой к природному ΦX174.

Хи отметил, что аналогичная работа может быть направлена на создание фагов против метициллин-резистентного золотистого стафилококка, или MRSA. Он также назвал Pseudomonas aeruginosa, которую Стэнфорд описывает как одну из основных причин инфекций, устойчивых к медицинскому лечению, приобретаемых в больницах.

Открытый доступ расширяет исследовательскую программу

Хи выпустил Evo 2 как программное обеспечение с открытым исходным кодом. Исследователи могут скачать модель и использовать её для проектирования геномов.

Согласно материалу Стэнфорда, выпуск модели вызвал дискуссии о безопасности и защищённости. Хи признал, что злоумышленники могут модифицировать версии инструмента, однако отметил, что существующие патогены представляют больший риск, поскольку люди могут легче получить и воспроизвести их.

Хи также заявил, что системы с поддержкой ИИ могут помогать реагировать на естественные пандемии и предоставлять варианты защиты от биологических угроз, созданных людьми. Эти взгляды отражают его оценку потенциальных применений и рисков инструмента.

Кинг описал пользу исследования более узко: «Одна из самых полезных особенностей этого проекта — творческие возможности, которые даёт Evo 2. Благодаря тому, что мы можем делать с этими моделями, перед наукой открылись новые перспективы».

По данным Стэнфорда, следующий этап расширит возможности Evo 2 для работы с более длинной и сложной ДНК. Хи сотрудничает с исследователями из Стэнфорда и других организаций над дополнительными конструкциями бактериофагов.

Мишенью модели также могут стать небольшие бактериальные геномы. Стэнфорд отмечает, что такие геномы могут поддержать создание модифицированных микробов, предназначенных для производства химикатов, лекарств или топлива. Хи сформулировал оставшиеся технические задачи в виде двух вопросов: «Главные нерешённые вопросы для меня — как добиться большей генетической новизны и как обеспечить больший контроль над результатами?»

См. также: Почему интерфейсы медицинского ИИ должны адаптироваться к уровню знаний пользователя

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая пройдёт в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями, включая Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь, чтобы узнать больше.

AI News работает при поддержке TechForge Media. Ознакомьтесь с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами по корпоративным технологиям здесь.