Die Ergebnisse stellen die ersten Genome bzw. vollständigen genetischen Lehrbücher dar, die vollständig mit generativer KI entworfen wurden. Die daraus resultierenden Viren greifen nur Bakterien an, was eines Tages dazu beitragen könnte, das Problem antibiotikaresistenter Mikroben zu überwinden
Wissenschaftler verwendeten Evo, ein KI-Tool, das Genomdesigns vorschlagen kann, um neue Viren zu entwickeln.
Künstliche Intelligenz steht kurz davor, die Biotechnologie zu revolutionieren. Es kann bereits dabei helfen, Medikamente zu entdecken, Schlüsselmechanismen in Mikroben zu modifizieren und die genetischen Lehrbücher des Menschen zu entschlüsseln. Jetzt haben Wissenschaftler zum ersten Mal KI eingesetzt, um Viren zu entwickeln, die in der Natur nicht vorkommen.
Der Durchbruch wurde in der Zeitschrift beschrieben Wissenschaft am 6. August, und letztes Jahr wurde eine nicht von Experten begutachtete Version auf dem Preprint-Server bioRxiv veröffentlicht. Die daraus resultierenden Kreationen – neuartige einfache Viren, die nur Bakterien angreifen – haben Hoffnung auf neue Medikamente geweckt, aber auch Besorgnis über mögliche Gefahren eines Missbrauchs hervorgerufen.
„Das ist ein wichtiger Meilenstein“, sagt Patrick Cai, ein synthetischer Biologe an der Universität Manchester in England, der nicht an der Studie beteiligt war, gegenüber Carl Zimmer New York Times.
Für die Studie stützten sich die Forscher auf die generativen KI-Modelle Evo 1 und Evo 2, die auf Billionen von Nukleotiden, den Bausteinen von DNA und RNA, aus genetischen Sequenzen aller Arten von Organismen trainiert wurden. Diese Modelle funktionieren ähnlich wie große Sprachmodelle wie ChatGPT. Doch anstatt zu lernen, Sätze aneinanderzureihen, sagen Evo 1 und Evo 2 Muster genetischer Sequenzen voraus und generieren sie.
Um zu testen, ob Evo ein vollständiges Genom – den gesamten Satz genetischer Anweisungen eines Organismus – entwerfen kann, wandte sich das Team Bakteriophagen zu, Viren, die hauptsächlich Bakterien angreifen. Diese Krankheitserreger könnten bei der Behandlung bakterieller Infektionen helfen, insbesondere weil Bakterien manchmal Resistenzen gegen Behandlungen entwickeln können, die als große globale Gesundheitsbedrohung gelten.
Kurze Tatsache: Antibiotikaresistenz
Bakterien, Viren, Pilze und Parasiten reagieren manchmal nicht auf Medikamente, was ihre Behandlung schwierig oder sogar unmöglich macht. Der Missbrauch und der übermäßige Einsatz antimikrobieller Behandlungen wie Antibiotika sind die Ursache des Problems. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation war bakterielle Resistenz im Jahr 2021 weltweit mit schätzungsweise mehr als 4,7 Millionen Todesfällen verbunden.
Die Forscher gaben den Evo-Modellen weitere Trainingsdaten, diesmal mit Phi X-174. Dieser gut untersuchte Bakteriophage infiziert nur Escherichia coli und hat ein relativ einfaches Genom mit etwa 5.400 Nukleotidpaaren oder Basenpaaren. Zum Vergleich: Das menschliche Genom verfügt über rund drei Milliarden Basenpaare.
Als man die KI aufforderte, Phagen zu entwerfen, die Phi Am Ende konnten 16 der synthetischen Bakteriophagen erfolgreich vereitelt werden E. coli Wachstum beim Test in Petrischalen. Darüber hinaus deuteten einige Labortests sogar darauf hin, dass einige der von der KI entwickelten Viren sich besser vermehren und ihre Gene weitergeben konnten als das native Phi X-174, sagt der Co-Autor der Studie, Brian Hie, ein Computerbiologe an der Stanford University, in einer Erklärung.
Darüber hinaus ergaben weitere Experimente, dass ein Cocktail aus 16 synthetischen Phagen zwei antibiotikaresistente Stämme angreifen könnte E. coli, während weder Phi X-174 noch ein Cocktail aus natürlichen Phagen dieser Aufgabe gewachsen waren.
„Wenn die Bakterien gegen einen einzelnen Phagen resistent werden, ist das Spiel für das Medikament vorbei“, sagt Hie in der Erklärung. „Aber wenn eine Mischung mehrere genetisch unterschiedliche Phagen enthält, wäre es für die Bakterien schwieriger, eine Resistenz gegen den gesamten Cocktail zu entwickeln.“
Die neue Studie stieß auf eine Mischung aus Aufregung und Besorgnis.
„Von KI entwickelte Viren könnten einige potenzielle Vorteile haben, wie etwa die Schaffung gezielter Bakteriophagen, die uns möglicherweise dabei helfen könnten, antibiotikaresistente Infektionen auf neue Weise zu bekämpfen“, sagt Isaac Bogoch, ein Spezialist für Infektionskrankheiten an der University of Toronto in Kanada, der nicht an der Arbeit beteiligt war, gegenüber John Power und Erin Hale Al Jazeera.
Gleichzeitig könnte die Fähigkeit, funktionsfähige Viren zu entwickeln, zu einem Biosicherheitsrisiko werden, wenn sie auf schädliche Krankheitserreger angewendet wird, fügt er hinzu. „Starke Leitplanken, Überprüfung und Aufsicht müssen mit der Technologie mitwachsen.“
Hie und seine Co-Autoren gehen in ihrer Studie auf einige dieser Bedenken ein. Der Ausschluss bestimmter Genome aus den Trainingsdaten von Evo verhindert, dass Evo Viren entwickelt, die Menschen, Tiere, Pflanzen oder Pilze infizieren können. Das Team führte auch Experimente mit Vorsichtsmaßnahmen durch, die über das hinausgingen, was normalerweise bei der Untersuchung von Bakteriophagen und ihren Wirten verwendet wird. Diese werden in den zusätzlichen Materialien des Papiers detailliert beschrieben und könnten als Rahmen für die biologische Sicherheit verwendet werden, schreiben die Autoren.
Es ist auch noch nicht klar, ob die Technik auf komplexere Genome anwendbar ist.
„Dieses Phagengenom ist buchstäblich das kleinste (am einfachsten zu entwerfende und herzustellende) Genom“, sagt Tom Ellis, ein synthetischer Genomingenieur am Imperial College London, der nicht an der Studie beteiligt war Al Jazeera.
„Perspektivisch ist das Genom des Covid-Virus sechsmal länger, und die Komplexität eines Modells, um etwas Größeres zu schaffen, wird exponentiell zunehmen. Etwas, das sechsmal länger ist, wird also wahrscheinlich etwa 100-mal schwieriger zu machen sein.“
