Модель ШІ Evo 2 від Stanford генерує фаги проти E. coli

Дослідники 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, произносимом как «ФАЙ-экс-1-7-4». Брайан Хи, доцент кафедры химической инженерии и научный сотрудник Dieter Schwarz Foundation Stanford Data Science, 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, начиная с небольшого фрагмента генома фага. Исследователи попросили модель создать полный геном ΦX174 за один проход слева направо.

«В данном случае мы хотели, чтобы модель создала 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 отобрала 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 исследователям по-прежнему приходится решать сложную задачу, интерпретируя даже последовательность ДНК длиной 5 400 символов, ген за геном.

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

Отбор кандидатов предшествует синтезу ДНК

Кинг разработал вычислительную систему для сокращения числа геномов-кандидатов, отправляемых на синтез. Система оценивала характеристики, взятые у ΦX174 и родственных фагов, прежде чем команда отобрала варианты для лабораторной работы.

Синтез ДНК накладывает практическое ограничение. Исследователи создавали геномы с помощью Evo 2, оценивали их по своим критериям разработки, затем химически синтезировали отобранных кандидатов и проверяли, какие геномы показали лучшие результаты в лаборатории.

«Одной из главных частей системы разработки было определение характеристик, которыми должны обладать геномы, на основе ΦX174 и родственных фагов», — сказал Кинг. «Система включала несколько ключевых этапов: создание 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 сказал, что эта система снизила расходы на синтез, сосредоточив средства на кандидатах, которых его команда сочла наиболее жизнеспособными.

Эта последовательность действий также определяет практические границы результата. Evo 2 создала тысячи вариантов, однако исследователям по-прежнему потребовались вычислительная оценка, химический синтез и лабораторные анализы, чтобы выявить жизнеспособные фаги.

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 сказал, что смеси фагов могут затруднить бактериям уклонение от каждого компонента лечения.

«Если бактерия приобретает устойчивость к одному фагу, лекарство становится бесполезным», — сказал Хи. «Но если в смеси присутствуют несколько генетически различных фагов, бактерии будет сложнее выработать устойчивость ко всему коктейлю».

По данным Стэнфордского университета, коктейль из 16 отобранных фагов быстро преодолел устойчивость E. coli, невосприимчивой к природному ΦX174.

Хи сказал, что аналогичная работа могла бы быть направлена на создание фагов против метициллин-устойчивого золотистого стафилококка, или MRSA. Он также назвал Pseudomonas aeruginosa, которую Стэнфордский университет описывает как одну из основных причин инфекций, устойчивых к медицинскому лечению и 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 разработки геномов.

Согласно материалу Стэнфордского университета, публикация модели вызвала дискуссии о безопасности и защищённости. Хи признал, что злоумышленники могут модифицировать версии инструмента, однако отметил, что существующие патогены представляют большую опасность, поскольку люди могут легче получить и воспроизвести их.

Хи также сказал, что системы с поддержкой ИИ могут помочь реагировать на пандемии естественного происхождения и предоставлять варианты защиты от биологических угроз, созданных человеком. Эти взгляды отражают его оценку потенциальных применений и рисков инструмента.

Кинг описал пользу исследования в более узких терминах: «Одной из самых полезных сторон этого проекта является творческая свобода, которую даёт Evo 2. Благодаря тому, что мы можем делать с этими моделями, перед наукой открылись новые возможности».

Согласно данным Стэнфордского университета, следующий этап расширит применение Evo 2 на более длинные и сложные последовательности ДНК. Хи работает с исследователями из Стэнфордского университета и других организаций над дополнительными конструкциями бактериофагов.

Мишенью модели могут также стать небольшие бактериальные геномы. Стэнфордский университет сообщает, что такие геномы могут поддержать создание модифицированных микробов, предназначенных для производства химикатов, лекарств или топлива. Хи сформулировал оставшуюся техническую работу 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 ИИ в сфере здравоохранения 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. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах в сфере корпоративных технологий здесь.