AI가 처음으로 새로운 바이러스를 설계하는 데 사용되고 16 개의 박테리오파지가 성공적으로 만들어집니다.

자연에서 발견되지 않은 새로운 바이러스를 설계하기 위해 미국 과학자들이 처음으로 생성적 AI를 사용했습니다.

안나도루 기사는 8월 7일 금요일, 캘리포니아의 스탠포드 대학과 아크 연구소의 과학자들이 실시한 연구를 보도했다. 결과는 과학 저널에 발표되었습니다.

연구자들은 수백만 개의 자연 유전체로 훈련된 생성 AI 모델을 사용하여 완전한 박테리오파지를 설계했습니다.

박테리오파지는 박테리아를 감염시키는 바이러스이며 박테리아 내에서 번식할 수 있습니다. 게놈은 유기체의 생물학적 정보를 담고 있는 전체 유전 물질입니다.

이 연구에서 과학자들은 Evo 1과 Evo 2라는 두 가지 유전체 언어 모델을 사용했습니다.

작동 방식은 생성 AI에서 사용되는 대규모 언어 모델 또는 LLM과 유사합니다. 차이점은 Evo 1과 Evo 2가 단어 시퀀스를 예측하지 않고 유전자 순서를 예측한다는 것입니다.

교육 데이터는 바이러스, 박테리아, 식물 및 동물과 같은 더 복잡한 유기체의 게놈에서 나옵니다.

연구자들은 약 300 개의 유전체를 화학적으로 합성하고 실험실에서 테스트했습니다.

이 실험은 서로 다른 순서, 구조, 생존 및 발전 능력을 가진 16 개의 유전자 조작 박테리오파지를 생성했습니다.

테스트를 받았을 때, 이러한 유도 박테리오파지는 대조제로 사용되는 자연 바이러스보다 대장균 박테리아를 더 효과적으로 죽였습니다.

Anadolu Agency가 인용한 연구는 이러한 접근법이 합성 유전체학, 즉 인위적으로 유전 물질을 설계하거나 구성하는 분야의 능력을 확장 할 수 있다고 말했습니다.

연구자들은 또한 이 방법을 사용하여 박테리오파지를 질병을 일으키는 박테리아와 싸우는 데 사용하는 박테리오파지 치료법을 개발할 수 있는 기회를 보았습니다.

"우리의 접근 방식은 합성 유전체학이 달성 할 수있는 것을 확장하고, 빠르게 진화하는 병원균에 적응하고 저항하는 박테리아 치료법을 가능하게하고, 더 크고 복잡한 유전체 설계의 기초를 구축합니다."라고 연구자들은 썼습니다.

그들은 이 연구가 여전히 초기 단계라고 말했다. 앞으로 유사한 방법은 더 큰 생물학적 시스템에서 게놈의 순서 및 합성과 치료 개발을 위해 개발될 수 있습니다.