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      斯坦福重磅研究登Nature!AI憑空造出前所未有蛋白質,超越AlphaGo

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      新智元報道

      編輯:KingHZ

      【新智元導讀】AI創造生命的一大步!斯坦福團隊用AI造出從零寫出16種噬菌體,內含地球前所未有的蛋白,Anthropic CEO預警:6到12個月,傻子也能造超級病毒。

      邁向AI創造生命的重要一步!

      正值深夜,斯坦福那間被精密儀器塞滿的實驗室,屏幕前的研究員沒有像往常那樣去操作移液管,而是屏住呼吸,按下了一個決定性的回車鍵。

      幾小時后,濕實驗室的培養皿里,原本如地毯般均勻鋪開的大腸桿菌群落中,突然浮現出一塊又一塊觸目驚心的空白區。

      顯微鏡下,這是一場微觀世界的屠殺:細菌的細胞壁被刺穿,生命物質如熔巖般流出,成片成片的菌落倒下,仿佛被一臺看不見的、兇猛的收割機掃過。


      AI生成的解釋性圖像

      放在過去,這沒什么稀奇。噬菌體——一種專門吃細菌的病毒——干這種事干了幾十億年了。

      但這一次,完全不一樣。

      這片培養皿里的「殺手」,不是來自任何沼澤、泥土、海洋或污水池——它從未在地球上活過哪怕一秒鐘。它的「祖籍」不在大自然,而在硅片之間。

      它是被一個叫Evo的AI模型從零開始,一行行代碼「敲」出來的全套基因組。


      人類把這段AI寫出來的DNA合成出來,塞進大腸桿菌里,然后,它就活了,還殺得比真病毒更兇、更快、更狠。

      斯坦福大學和Arc Institute的科學家們使用AI大模型,成功創造了世界上首批「AI設計」的噬菌體。

      這些并非自然界病毒的簡單變種,而是擁有全新蛋白質結構的合成生命形式

      研究人員合成了302個AI設計的基因組,把它們扔進大腸桿菌培養液,結果有16個直接「原地起飛」,成了能感染、能復制、能裂解細菌的真實病毒。

      去年,預印本發布時,那周的頭條都被GPT占據了,以至于沒多少人注意到這一突破。


      預印本地址:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1

      那時,MIT科技評論形容那個夜晚是「AI is here」的覺醒時刻——


      這代表了「首個完整基因組的生成式設計」。

      紐約大學朗格尼醫學中心的生物學家Jef Boeke表示,這同時也是向著AI設計的生命形式邁出的「令人印象深刻的第一步」。

      而最讓生物安全圈瑟瑟發抖的細節藏在論文最后:其中一個AI設計的噬菌體,它裝DNA的「包裝盒」蛋白——

      這玩意兒,地球已知所有生物里都查不到親戚


      曼徹斯特大學的基因組工程師Patrick Yizhi Cai描述了這類技術的潛在影響:

      這些AI模型就像是合成基因組學領域的「ChatGPT時刻」。你可以開始編寫自然界從未存在過的東西。


      當ChatGPT遇見DNA

      要理解這件事,得先認識主角——一個叫Evo的「幽靈」。

      簡單粗暴的類比:Evo就是DNA版的ChatGPT。

      ChatGPT讀的是人類幾千年來留下的小說、博客、論文、貼吧水帖,學會了怎么「接龍」出像人話的句子。

      Evo讀的呢?

      是270萬個原核生物和噬菌體的基因組(Evo 1),以及橫跨生命之樹的9.3萬億核苷酸數據(Evo 2)——這是迄今最大的開源生物AI模型。


      Evo 2是SOTA的DNA語言模型,專為長上下文建模與設計而打造。Evo 2采用 StripedHyena 2架構,能以單核苷酸分辨率對DNA序列進行建模,上下文長度可達100萬個堿基對。Evo 2使用Savanna平臺進行預訓練,并在OpenGenome2數據集上以自回歸方式進行訓練,該數據集包含來自生命所有領域的8.8萬億個token。

      它學的不是「今天天氣怎么樣」,而是「A后面接什么堿基,這個生物才能活下去」

      在它眼里,DNA序列(A、T、C、G)不再是神秘的生命天書,而是一套可以預測、可以接龍、甚至可以「文學創作」的底層代碼。


      在不依賴特定任務微調的情況下,Evo 2能夠準確預測遺傳變異對功能的影響——從非編碼致病突變到具有臨床意義的BRCA1基因變異

      它讀取基因組的方式,就像Claude讀取代碼一樣,但Evo 2開源了!


      論文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-026-10176-5

      開放權重:https://huggingface.co/collections/arcinstitute/evo

      開源項目:https://github.com/arcinstitute/evo2

      研究團隊選的目標對象——ΦX174噬菌體,本身就是個傳奇。

      1977年,英國生物學家Fred Sanger第一次完整測序的就是它。


      2003年,Craig Venter團隊第一次從頭化學合成的也是它。


      它只有大約5400個堿基,編碼11個基因——足夠簡單,但又五臟俱全,具備病毒該有的全部基本功能。


      斯坦福Brian Hie教授的團隊,選了一個最經典的對象,做了一件最不經典的事。整個流程像三幕劇——

      第一幕——AI開腦洞。

      Evo模型經過精細微調,被研究者「喂」進ΦX174的特定序列作為提示詞,然后讓它自由發揮,生成變體。


      不是編輯,不是微調,而是從頭開始合成完整基因組。

      這些「候選作品」五花八門:有的基因被截斷,有的基因順序被打亂,有的甚至加了完全沒見過的新基因。

      其中很多組合,人類生物學家這輩子都不可能想出來。

      第二幕——電腦篩選。

      研究團隊從幾千個候選中挑出302個最有希望的,把它們的DNA真的化學合成出來。

      這一步耗錢耗力,但必須做——光在電腦里「看著像」是沒用的,得讓真實的分子說話。

      第三幕——見真章。

      把合成出來的DNA混進大腸桿菌培養液里。然后,等。

      結果出來了:302個候選,16個是活的。

      這16個不僅能感染大腸桿菌、能復制、能炸開宿主細胞膜跑去感染下一個細菌——它們里面好幾個,殺菌速度比天然的ΦX174還快。

      你品品這數據:

      • 天然ΦX174:6小時內擴增1.3到4倍;

      • AI設計的Evo-Φ69:6小時內擴增16到65倍。


      人造的,比自然的還猛。

      最后一擊來自冷凍電鏡。

      研究人員對著其中一個AI生成的噬菌體一看——愣住了。

      它裝DNA的衣殼蛋白,在已知生命的進化樹上找不到任何親戚。這個分子結構,跟地球上任何已知物種里的任何蛋白都對不上


      AI找到了生命未曾找到的解決方案。

      它就這么被AI在算力的虛空里憑空「想」出來了,而且它還真的能用。

      研究團隊把所有AI設計的噬菌體和原版ΦX174扔進同一個培養皿,讓它們玩「大逃殺」。

      他們將生成的噬菌體混合,并將其用于三種已對ΦX174產生抗性的大腸桿菌菌株。

      這種混合「雞尾酒」迅速擊潰了抵抗力。


      這種成功沒人預料到,AI設計的噬菌體首次嘗試就成功克服了現實世界中的細菌耐藥性

      后抗生素時代,AI點燃新希望

      把這一點劃重點:AI已經不是在「補全」生命了,它在算力的虛空里漫游,走完了一條自然界需要億萬年隨機突變才能跑通的進化小徑——并且發明出了生命的全新零部件。

      這是一道分水嶺。

      這就涉及到這項技術真正可能造福人類的應用方向——噬菌體療法

      這是一個被冷落了幾十年、最近又被重新點燃的醫學方向。

      我們都知道,抗生素濫用導致細菌耐藥性越來越強,世衛組織反復警告「后抗生素時代」可能到來——一個小傷口就要人命的年代。

      噬菌體是細菌的天敵,本應該是絕佳武器,但最大的問題是:細菌進化得太快,我們手里的天然噬菌體庫不夠用。

      而Evo這種AI,等于給人類開了一個無窮無盡的噬菌體設計工廠

      細菌進化出抗性?沒事,我們讓AI再生成1萬種新噬菌體,總有一種克得了你。


      Arc Institute的官方博客里寫得很清楚:他們的目標是把噬菌體療法從「碰運氣」變成「系統化生產」。


      參考資料:

      1\https://x.com/AISafetyMemes/status/2048076291367391494

      https://x.com/heygurisingh/status/2047736888111583404

      https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1

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