Группа исследователей из Стэнфордского университета опубликовала результаты работы, в рамках которой впервые успешно применила искусственный интеллект для разработки функциональных геномов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-10-01 11:39 17 сентября 2025 года на платформе bioRxiv (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1) группа исследователей из Стэнфордского университета опубликовала результаты работы, в рамках которой впервые успешно применила искусственный интеллект для разработки функциональных геномов бактериофагов. В качестве исходного материала был выбран бактериофаг X174, один из наиболее изученных вирусов, поражающих Escherichia coli. Модели искусственного интеллекта не создавали ДНК с нуля, а были дообучены на конкретных последовательностях генома фага X174. К ним были добавлены инженерные инструкции, которые направляли генерацию мутаций в потенциально полезную сторону. В результате работы было создано 302 кандидатных последовательности, из которых 285 позволили синтезировать полные геномы, а 16 продемонстрировали способность подавлять рост E. coli в лабораторных условиях. Некоторые из синтезированных фагов оказались значительно более эффективными по сравнению с их природным аналогом. Например, лучший из искусственно созданных фагов — Evo-69 — демонстрировал скорость размножения в 16–65 раз выше, чем X174, в течение шести часов, в то время как скорость размножения последнего составляла лишь 1,3–4 раза. Важно отметить, что синтезированные последовательности не являются полноценными вирусами. Учёные разработали только ДНК-инструкции, которые необходимо ввести в клетки E. coli для начала сборки вирусных частиц. Для создания бактериофагов использовались модели искусственного интеллекта Evo 1 и Evo 2, которые анализируют и генерируют последовательности ДНК, РНК и белков. Исследователи предоставили моделям доступ к двум миллионам генетических последовательностей бактериофагов, что позволило им выявить глубинные закономерности, определяющие жизнеспособность генетического набора. Модели были дообучены на 14 000 штаммах семейства Microviridae для генерации похожих, но уникальных вирусов, отличающихся от всех известных. Для создания фагов с нужными свойствами был разработан собственный пайплайн для аннотации перекрывающихся генов, использована тонкая настройка и prompt engineering, а также отобраны дизайны с сохранённой структурой и специфичностью к E. coli. Учёные отмечают, что это первый задокументированный случай, когда геном, полностью сгенерированный нейросетью, оказался жизнеспособным в лабораторных условиях. Исследование демонстрирует, что искусственный интеллект способен проектировать вирусы с функциональными генами и правильным их расположением, а не только копировать известные решения. Это открывает новые перспективы для разработки методов генетического конструирования. В краткосрочной перспективе данное открытие может способствовать развитию фаготерапии, направленной на избирательное уничтожение бактерий с помощью вирусов. Это может стать эффективным способом борьбы с устойчивостью к антибиотикам. Также подобные модели могут ускорить разработку векторов для генной терапии и биотехнологических приложений. Однако существуют и серьёзные риски, связанные с масштабированием технологии до клеточных организмов. Геном E. coli значительно сложнее генома бактериофага, и на данный момент невозможно запустить клетку только с помощью синтетической ДНК. Тем не менее факт создания работающего вируса с использованием искусственного интеллекта ставит перед научным сообществом новые вопросы биобезопасности. Один из авторов исследования, студент Samuel King, отметил: «У этой технологии огромный потенциал. Однако любые эксперименты с опасными вирусами, такими как оспа или сибирская язва, вызывают серьёзные опасения». Источник: www.biorxiv.org Комментарии: |
|