Для реализации проекта команда использовала модели искусственного интеллекта Evo 1 и Evo 2, которые предварительно обучались на генетическом материале более двух миллионов бактериофагов. В качестве основы исследователи выбрали вирус ΦX174 — простейший одноцепочечный ДНК-вирус с 11 генами и 5386 нуклеотидами. Алгоритм работал по принципу, схожему с языковыми моделями типа ChatGPT, но вместо текстовых данных анализировал последовательности ДНК. Команда обучила систему генерировать варианты геномов с заданными характеристиками для борьбы с определенными штаммами кишечной палочки.

Из приблизительно 300 сгенерированных последовательностей ДНК исследователи отобрали 302 потенциально жизнеспособных кандидата для лабораторного синтеза. В итоге 285 геномов удалось синтезировать химически, и 16 из них продемонстрировали способность к репликации и поражению бактерий-хозяев. Особенно примечательно, что некоторые созданные ИИ бактериофаги показали превосходящую эффективность по сравнению с природным аналогом ΦX174. 

Комбинация созданных ИИ бактериофагов продемонстрировала способность подавлять рост трех различных штаммов кишечной палочки, включая те, которые проявляют устойчивость к природному вирусу-устребителю. Данное достижение открывает перспективы для разработки терапевтических подходов против бактерий, устойчивых к антибиотикам.

Ученые из Стэнфордского университета отметили, это первый случай, когда системы ИИ смогли создать связные последовательности в масштабе целого генома. Исследовательская группа сознательно исключила из обучающих данных информацию о патогенах, поражающих человека, чтобы предотвратить возможность создания вирусов, опасных для людей. Тем не менее, эксперты выражают обеспокоенность возможным неправильным использованием подобных технологий.

Данное исследование представляет важную веху в развитии синтетической биологии и может стать основой для создания персонализированных терапевтических средств против трудноизлечимых бактериальных инфекций, а также для дезинфекции и обеззараживания воды.