AI моделът Evo 2 на Stanford генерира фаги срещу E. coli

Изследователи от Станфорд са синтезирали близо 300 фага от ДНК последователности, генерирани от генеративния ИИ модел Evo 2. Лабораторните тестове са стеснили групата до 16 фага, които са показали особено силна активност по унищожаване на E. coli.

Работата се съсредоточава върху бактериофага ΦX174, произнасян „ФАЙ-екс-1-7-4“. Brian Hie, асистент-професор по химично инженерство и член на факултета по наука за данните на фондация „Dieter Schwarz“ в Станфорд, е създал Evo 2, като докторантът по биоинженерство Samuel King е ръководил експерименталната работа, описана в статията.

Evo 2 пренася геномите на фагите в лабораторията

Evo 2 генерира нови ДНК последователности от малък начален фрагмент от генома на фаг. Изследователите са поискали от модела да създаде цял геном на ΦX174 в един-единствен проход отляво надясно.

„В този случай искахме моделът да генерира целия геном от край до край в един-единствен проход отляво надясно. Не сме добавяли нищо“, каза Hie. Процесът е генерирал хиляди кандидат-геноми, преди екипът да избере последователности за химичен синтез и лабораторни тестове.

ΦX174 е предложил сравнително компактна тестова система. Геномът му съдържа по-малко от 6000 базови двойки в сравнение с приблизително 3 милиарда базови двойки в човешкия геном. Hie каза, че изследователите все още се изправят пред трудна задача, когато интерпретират дори ДНК последователност от 5400 знака ген по ген.

Hie каза, че някои от предложените от Evo 2 фаги са показали по-висока жизнеспособност от естествения ΦX174 при лабораторни тестове. Така проектът проверява дали моделът може да създава цели жизнеспособни вирусни геноми, а не само да предлага локални промени в ДНК.

Преди синтеза на ДНК се извършва подбор на кандидатите

King е разработил изчислителна рамка за намаляване на броя кандидат-геноми, изпращани за синтез. Рамката е оценявала характеристики, извлечени от ΦX174 и сродни фаги, преди екипът да избере варианти за лабораторна работа.

Синтезът на ДНК поставя практическо ограничение. Изследователите са генерирали геноми с Evo 2, оценили са ги спрямо критериите си за дизайн, след което са синтезирали химически избрани кандидати и са тествали кои геноми се представят най-добре в лабораторията.

„Една от основните части на рамката за дизайн беше да определим какви характеристики трябва да имат геномите въз основа на ΦX174 и сродните фаги“, каза King. „Рамката включваше няколко ключови стъпки: генериране на геноми с помощта на Evo 2, оценяване на вариантите въз основа на критериите за дизайн, избор на оптимални кандидати, химичен синтез и след това тестване в лабораторията, за да се види кои геноми работят най-добре.“

Hie каза, че рамката е намалила разходите за синтез, като е насочила средствата към кандидатите, които екипът му е преценил като най-жизнеспособни.

Тази последователност определя и оперативната граница на резултата. Evo 2 е генерирал хиляди възможности, но изследователите все пак са имали нужда от изчислителна оценка, химичен синтез и лабораторни анализи, за да идентифицират жизнеспособни фаги.

Тестовете за устойчивост се съсредоточават върху смес от 16 фага

Изследователите са избрали повече от един фаг, насочен към E. coli, тъй като бактериите могат да развият устойчивост към едно-единствено лечение. Hie каза, че смесите от фаги могат да затруднят бактериите да избегнат всеки компонент на лечението.

„Ако бактерията придобие устойчивост към един фаг, медикаментът вече не действа“, каза Hie. „Но ако имате множество генетично различни фаги в смес, за бактерията ще бъде по-трудно да развие устойчивост към целия коктейл.“

Станфорд съобщава, че коктейл, съдържащ 16-те избрани фага, бързо е преодолял устойчивостта на E. coli, която е била имунизирана срещу естествения ΦX174.

Hie каза, че подобна работа може да се насочи към фаги срещу резистентния към метицилин Staphylococcus aureus, или MRSA. Той назова и Pseudomonas aeruginosa, която Станфорд описва като водеща причина за медицински резистентни инфекции, придобити в болници.

Достъпът до отворения код разширява изследователската програма

Hie е публикувал Evo 2 като софтуер с отворен код. Изследователите могат да изтеглят модела и да го използват за проектиране на геноми.

Според информацията на Станфорд публикуването е предизвикало дискусии относно безопасността и сигурността. Hie признава, че злонамерени лица могат да модифицират версии на инструмента, но твърди, че съществуващите патогени създават по-голям риск, тъй като хората могат по-лесно да получат достъп до тях и да ги произвеждат.

Hie също каза, че системите с ИИ могат да подпомагат реакциите при естествено възникващи пандемии и да предоставят възможности за защита срещу биологични заплахи, създадени от човека. Тези възгледи отразяват оценката му за потенциалните приложения и рискове на инструмента.

King описа ползата от изследването в по-тесни рамки: „Една от най-възнаграждаващите части на този проект е креативността, която Evo 2 позволява. Нови врати в науката вече са отворени благодарение на това, което можем да правим с тези модели.“

Според Станфорд следващият етап ще разшири Evo 2 към по-дълга и по-сложна ДНК. Hie работи с изследователи от Станфорд и други институции по допълнителни дизайни на бактериофаги.

Малките бактериални геноми също могат да се превърнат в цел на модела. Станфорд посочва, че тези геноми могат да подпомогнат създаването на конструирани микроби, предназначени да произвеждат химикали, лекарства или горива. Hie формулира оставащата техническа работа около два въпроса: „Най-важните отворени въпроси за мен са как да постигнем по-голяма генетична новост и как да постигнем по-голяма управляемост на резултатите?“

Вижте също: Защо интерфейсите на ИИ в здравеопазването трябва да се адаптират към експертността на потребителя

Искате да научите повече за ИИ и големите данни от лидери в индустрията? Посетете AI & Big Data Expo, което се провежда в Амстердам, Калифорния и Лондон. Всеобхватното събитие е част от TechEx и се провежда едновременно с други водещи технологични събития, включително Cyber Security & Cloud Expo. Натиснете тук за повече информация.

AI News се поддържа от TechForge Media. Разгледайте други предстоящи събития и уебинари за корпоративни технологии тук.