L'intelligence artificielle peut se précipiter plus que les e-mails de routine. Il a maintenant écrit de minuscules génomes de travail.
Deux modèles d'IA ont conçu les plans pour 16 virus capables d'attaquer Escherichia coli Dans les plats de laboratoire, les chercheurs rapportent le 17 septembre dans un article publié sur biorxiv.org. Un mélange de ces bactériophages générés par l'AI a arrêté E. coli Des souches de croissance, suggérant que la technique pourrait aider les scientifiques à concevoir des thérapies capables de prendre des infections microbiennes difficiles à traiter. Le travail n'a pas encore été évalué par des pairs.
C'est la première fois que l'IA génére avec succès un génome entier, explique Brian Hie, biologiste informatique à l'Université de Stanford et l'Arc Institute à Palo Alto, en Californie. Et bien qu'il soit discutable, que les virus soient vivants ou non, le travail est une étape vers l'utilisation de la technologie pour concevoir des organismes vivants.
Les modèles d'IA ont déjà été utilisés pour concevoir des gènes et des protéines individuels. La création d'un plan génétique entier à partir de zéro, cependant, ajoute une couche supplémentaire de complexité car de nombreux gènes et protéines doivent travailler ensemble, dit Hie.
Hie et ses collègues se sont tournés vers deux de leurs propres modèles d'IA, appelés Evo 1 et Evo 2, pour voir s'ils pouvaient créer des génomes pour les virus tuant les bactéries. Les modèles ont été formés sur des milliards de paires d'unités de base de l'alphabet génétique, A, C, G et T, à partir des génomes de phage La façon dont Chatgpt a été formé sur les romans et les publications sur Internet. L'équipe a utilisé un bactériophage appelé φx174 – qui en 1977 est devenu le premier génome basé sur l'ADN jamais séquencé – comme guide pour aider l'IA à concevoir un génome similaire.
Parce que φx174 a été si bien étudié: «Si l'IA faisait de nouvelles mutations au phage, nous serions en mesure de voir à quel point ils sont nouveaux», dit Hie. De plus, les bactériophages n'infectent pas les gens, il était donc sûr de travailler avec le laboratoire. Par préoccupation que l'IA pourrait concevoir des virus qui pourraient nuire aux gens, l'équipe n'a pas formé les modèles sur des exemples d'agents pathogènes viraux.
EVO 1 et EVO 2 ont généré environ 300 génomes de phage potentiels. Parmi ceux-ci, 16 ont produit des virus viables qui pourraient infecter E. coli. Certains des phages ont même tué E. coli plus rapidement que φx174. Et bien que φx174 ne puisse pas tuer trois souches résistantes aux phages de E. coli En soi, les cocktails de phages générés par l'IA ont rapidement évolué pour surmonter la résistance de la bactérie à l'infection.
Les résultats suggèrent que l'IA pourrait aider les chercheurs à développer des virus à utiliser en thérapie phage, une option potentielle pour traiter les infections bactériennes résistantes aux antibiotiques. Dans de tels cas, «la nécessité de trouver un phage qui cible la tension bactérienne serait très urgente», explique Kimberly Davis, microbiologiste à la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health qui n'était pas impliquée dans le travail. «L'utilisation de l'IA pourrait être un moyen puissant de générer rapidement une correspondance de phage pour traiter les patients.»
Davis note que «l'utilisation des phages générées par l'AI devrait être étroitement contrôlée». Par exemple, des tests approfondis pourraient s'assurer que ces phages n'interagissent pas avec ou nuisent à d'autres microbes.
Les phages générés par l'AI-AI ne tueraient pas seulement un seul mauvais type de bactéries tout en épargnant de bonnes bactéries qui maintiennent les gens en bonne santé, dit Hie, mais pourrait également évoluer de manière à suivre les bactéries résistantes aux virus. L'utilisation de l'IA pour concevoir des organismes entiers pourrait également accélérer les processus de fabrication microbienne tels que la production d'antibiotiques ou cultiver des microbes qui dégradent le plastique.
Et l'IA a le potentiel d'aider les chercheurs à comprendre les génomes qui sont encore plus complexes et à développer de nouveaux traitements pour des maladies compliquées, dit Hie. Le génome humain a plus d'un demi-million de fois la taille du génome de φx174, « donc il y a beaucoup de travail à faire. »
