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AI能造出自然界不存在的病毒?|科技观察

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封面新闻记者 边雪 科学家首次利用人工智能创造出全新病毒,这一突破既带来医学进步的希望,也引发了对技术可能被用于制造危险病原体的担忧。 从零合成病毒并非新鲜事,研究人员早已掌握制造病毒基因组的技术,用于抗病毒药物和疫苗的研发。今日,记者注意到发表在《科学》杂志上的新研究,远不止于复制已知病毒基因。

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    封面新闻记者 边雪

    AI能造出自然界不存在的病毒?|科技观察

    科学家首次利用人工智能创造出全新病毒,这一突破既带来医学进步的希望,也引发了对技术可能被用于制造危险病原体的担忧。

    从零合成病毒并非新鲜事,研究人员早已掌握制造病毒基因组的技术,用于抗病毒药物和疫苗的研发。今日,记者注意到发表在《科学》杂志上的新研究,远不止于复制已知病毒基因。

    斯坦福大学和Arc研究所的科学家训练AI识别自然界DNA结构模式,再利用这些数据“编写”全新病毒基因组。他们依照这些“配方”制造DNA分子,插入细菌后,改造过的细菌产生了自然界从未见过的病毒。这些病毒能够感染其他细菌,证明其具有生存能力。

    “这是一个重要里程碑。”未参与研究的曼彻斯特大学合成生物学家Patrick Cai评价道。AI“创作”的这些病毒对人类并无威胁,它们都与一种只能感染细菌的天然病毒Phi X-174类似。

    但这项研究也让外界的担忧进一步升温:人工智能很可能会推动新一代生物武器的出现,范围从致命毒素到失控蔓延的大流行病。约翰斯·霍普金斯大学健康安全中心研究员Moritz Hanke表示,政府和科学组织在建立防范机制这件事上动作偏慢,可科学进展却一路狂奔,“存在巨大的脱节。”

    当AI学会“写”基因组

    研究团队使用的AI模型名为Evo,在某些方面类似于ChatGPT。ChatGPT通过拼接看似合理的词语来回答问题,这得益于它对互联网、书籍等海量文本的训练。

    DNA在某种程度上就像一本书:由名为核苷酸的分子构件排列成行,像一行文字中的字母。一个基因包含数百个核苷酸,由A、C、G、T四种字母组成,序列编码着构建蛋白质等分子的指令。

    DNA有自己的语法规则,违反规则就会变成生物学的“乱码”。生物学家已发现部分自然语法规则,但许多仍是未解之谜。研究人员想知道Evo能否自行学会这些规则。他们没有用文本训练它,而是让它学习了从数百万种动物、植物、微生物和病毒中提取的基因序列,总共扫描了约9万亿个核苷酸。

    Evo最终识别出贯穿生命树的共同模式,并用这些模式生成编码蛋白质的新基因蓝图。研究团队进而思考:Evo能否不仅掌握单个基因,还能掌握整个基因组?

    由于AI初期只能处理小型基因组,科学家决定尝试制造病毒。人类基因组包含超过30亿个核苷酸,而许多病毒基因组只有几千个核苷酸长。

    “这就像是顺理成章的下一步,”研究作者之一、斯坦福大学研究生Samuel King说。

    16个“作品”存活

    研究人员给Evo进行了新一轮训练,这次学习的是Phi X-174的11个基因及其约1.5万个近亲的基因组。选择这一病毒部分原因是科学家对它了如指掌:已研究了近一个世纪。而且由于它是一种只感染大肠杆菌的噬菌体,类似病毒是安全的。

    Evo熟悉Phi X-174及其近亲的基因组后,研究人员让模型编写新版本。Evo生成了70万个潜在版本,科学家只选择了那些看起来成功率最高的进行实验。

    他们从285个Evo建议的序列中制造了DNA分子。当这些基因组准备就绪后,King和同事将它们插入细菌,在培养皿中培养。在许多培养皿中,微生物平静生长:Evo的基因组失败了。但在一个培养皿中,研究人员注意到细菌菌落中出现了透明斑点,这是病毒增殖的明显迹象。

    科学家插入细菌的DNA产生了包含病毒基因的蛋白质外壳。病毒从细胞中爆发而出,留下破裂的宿主细胞残骸。测试更多基因组后,他们发现了更多透明斑点。总共有16个Evo的基因组产生了可存活的新病毒。

    这些AI病毒与天然病毒一样顽强。事实上,有些繁殖速度比Phi X-174还快。“它们不仅仅是已有东西的弱化版本。”未参与研究的牛津大学蛋白质化学家Oliver Crook在接受媒体采访时表示。Crook也指出,Evo的病毒并非彻底的创新,它们与天然物种非常相似,依赖相同的底层生物学机制。

    希望与隐忧并存

    科学家需要更多实验来验证Evo在其他病毒群上是否有同样成功率。如果可行,Crook预计科学家可能会找到一些AI生成的病毒,成为医学和生物技术的有用工具。

    “如今,不少科学研究其实都把病毒当成了工具来使用。”Crook说。比如在治疗遗传病时,医生会先把目标基因装进病毒,再借助病毒把它送入细胞。可问题也恰恰在这里:希望出现的同时,风险也跟着来了。AI一旦被滥用,就可能被拿去设计致命病原体。“完全可以这样下指令,‘基因组语言模型,替我生成一个改造过的流感基因组,让它传播得更快,或者杀伤力更强。’”Hanke推测道。

    这些潜在危险在研究人员训练Evo时就已经在考虑之中。他们没有向模型提供感染人类的病毒数据,也排除了感染其他动物、植物和真菌的类似病毒。

    因此,Evo无法生成可能威胁人类的病毒基因组。“我们只是想格外谨慎。”研究作者之一、斯坦福大学计算生物学家Brian Hie说。Hanke对此表示:“我认为这相当值得称赞。”

    监管滞后于技术

    据媒体报道,美国国立卫生研究院出台了阻止高风险生命科学研究的新政策,禁止科学家进行使生物制剂更具危害性的实验。但该机构声明,基于计算机的研究,比如用AI生成病毒DNA,“不受此政策禁止,除非涉及受关注的实体”。

    像天花这样的天然病毒是否属于“受关注的实体”很容易判断。但Hanke表示,对于AI模型制造的病毒可能带来的危险,目前还没有共识。“我从未见过的东西,风险该如何评估?”他问道。

    随着Evo的成功,这个问题正变得日益紧迫。技术已经证明它可以创造新的生命形式,而围绕它的规则:无论是伦理的还是法律的,仍是一片灰色地带。

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