Inteligența artificială a proiectat bacteriofagi funcționali care pot depăși rezistența bacteriană

Inteligența artificială a fost folosită pentru a proiecta genomuri complete de bacteriofagi capabili să se reproducă și să infecteze bacterii, într-un studiu care deschide o posibilă direcție pentru dezvoltarea unor noi terapii împotriva infecțiilor bacteriene rezistente. Cercetătorii au obținut 16 bacteriofagi funcționali, iar combinații ale acestora au reușit, în experimente de laborator, să depășească rezistența dezvoltată de bacterii la un fag natural.

Rezultatele au fost publicate în revista Science de o echipă de cercetători de la Stanford University și Arc Institute.

Inteligența artificială a proiectat genomuri virale complete

Cercetătorii au utilizat modelele de inteligență artificială Evo 1 și Evo 2, concepute să analizeze și să genereze secvențe de ADN într-un mod asemănător modelelor lingvistice care învață structura limbajului.

În loc să anticipeze următorul cuvânt dintr-un text, aceste modele încearcă să identifice regulile și tiparele existente în secvențele genetice.

Pentru experiment, oamenii de știință au ales bacteriofagul ΦX174, un virus foarte bine studiat care infectează bacteria Escherichia coli. Genomul său are numai 5.386 de nucleotide și conține 11 gene, ceea ce îl face relativ simplu în comparație cu genomurile organismelor celulare, dar suficient de complex pentru a testa capacitatea AI de a proiecta un sistem biologic complet.

Modelele Evo au fost suplimentar antrenate folosind peste 14.000 de secvențe genomice din familia Microviridae, din care face parte și ΦX174.

16 dintre genomurile testate au produs bacteriofagi funcționali

Inteligența artificială a generat un număr foarte mare de posibile genomuri, iar cercetătorii au selectat câteva sute pentru testare experimentală.

În final, 285 de designuri genomice au putut fi testate în laborator. Dintre acestea, 16 au produs bacteriofagi viabili, capabili să se multiplice și să inhibe dezvoltarea bacteriilor E. coli.

Bacteriofagii obținuți prezentau între 67 și 392 de mutații față de cea mai apropiată secvență virală naturală cunoscută. Unele dintre modificări nu au fost identificate în secvențele existente în natură analizate de cercetători.

Experimentele au arătat totodată că bacteriofagii generați își păstrau o specificitate relativ strictă pentru gazdă. Cei 16 fagi funcționali infectau tulpinile de laborator E. coli C și W, fără să se multiplice pe alte șase tulpini testate.

Fagii generați de AI au depășit rezistența bacteriană

Una dintre cele mai interesante componente ale studiului a vizat problema rezistenței bacteriene.

Cercetătorii au obținut în laborator trei tulpini de E. coli care deveniseră rezistente la bacteriofagul natural ΦX174. Aceste bacterii prezentau mutații care modificau structurile de suprafață utilizate de fag pentru infectarea celulei.

ΦX174 nu mai putea controla aceste bacterii. În schimb, un cocktail alcătuit din bacteriofagi generați prin inteligență artificială a reușit să depășească rezistența în toate cele trei situații testate.

Potrivit autorilor, diversitatea genetică produsă de modelele AI ar putea reprezenta un avantaj în dezvoltarea viitoare a terapiilor cu bacteriofagi, deoarece ar permite generarea rapidă a unui număr mare de variante care să răspundă evoluției bacteriilor.

O posibilă direcție pentru terapia împotriva bacteriilor rezistente la antibiotice

Bacteriofagii sunt virusuri specializate în infectarea bacteriilor și sunt investigați de mai mult timp drept o posibilă alternativă sau completare a antibioticelor, în special pentru infecțiile produse de bacterii multirezistente.

Una dintre dificultățile terapiei cu fagi este însă faptul că bacteriile pot dezvolta rezistență și la aceștia. În prezent, identificarea unor bacteriofagi potriviți presupune frecvent căutarea lor în natură, urmată de selecție, adaptare sau modificare genetică.

Modelele generative ar putea, cel puțin teoretic, să permită proiectarea unor biblioteci mult mai diverse de bacteriofagi, din care să fie selectate variante cu proprietăți utile.

Autorii subliniază însă că rezultatele reprezintă deocamdată o demonstrație experimentală. Studiul a utilizat un bacteriofag mic și foarte bine caracterizat și tulpini nepatogene de E. coli. Nu a fost demonstrat că aceeași abordare ar putea proiecta cu aceeași eficiență virusuri mai mari și mai complexe și nici că bacteriofagii generați ar putea fi utilizați în siguranță și eficient la pacienți.

Studiul ridică și probleme de biosecuritate

Capacitatea inteligenței artificiale de a proiecta genomuri virale funcționale are și implicații privind biosecuritatea. Cercetătorii precizează că virusurile care infectează organisme eucariote, inclusiv virusurile umane, au fost excluse deliberat din datele utilizate pentru dezvoltarea modelelor, tocmai pentru reducerea riscului de utilizare necorespunzătoare.

Într-un comentariu publicat odată cu studiul, specialiștii în biosecuritate au atras însă atenția că dezvoltarea rapidă a tehnologiilor de proiectare genomică bazate pe AI va necesita mecanisme de supraveghere și reguli adaptate noilor capacități tehnologice.

Experți independenți consultați de Science Media Centre au descris rezultatele drept o etapă importantă pentru genomica sintetică, dar au remarcat și eficiența încă redusă a metodei: numai o mică parte dintre genomurile proiectate și testate au produs bacteriofagi viabili.

Studiul arată astfel că modelele generative au început să treacă de la proiectarea unor molecule sau gene individuale la proiectarea unor sisteme biologice complete, dar transformarea acestei capacități într-o terapie împotriva infecțiilor rezistente la antibiotice va necesita numeroase etape suplimentare de cercetare și validare.

Referințe:

Samuel H. King et al. ,Generative design of bacteriophages with genome language models.Science393,eaec2657(2026).DOI:10.1126/science.aec2657

⚠ Disclaimer: Informațiile prezentate de Medic24 au scop educativ și/sau informativ. Ele nu înlocuiesc consultul medical. Diagnosticul și tratamentul pot fi stabilite doar de un medic.