Os primeiros vírus do mundo projetados por IA são um passo em direção à vida gerada por IA

Cientistas criaram os primeiros vírus projetados por inteligência artificial (IA), e eles são capazes de caçar e matar cepas de Escherichia coli ( E. coli ).

“Esta é a primeira vez que sistemas de IA conseguem escrever sequências coerentes em escala genômica”, afirma Brian Hie, biólogo computacional da Universidade Stanford, Califórnia. “O próximo passo é a vida gerada por IA”, afirma Hie, mas seu colega Samuel King acrescenta que “muitos avanços experimentais precisam ocorrer para projetar um organismo vivo completo”.

O estudo, de Hie, King e colegas, foi publicado no servidor de pré-impressão bioRxiv em 17 de setembro ^e ainda não foi revisado por pares, mas os autores dizem que ele mostra o potencial da IA ​​para projetar ferramentas e terapias biotecnológicas para tratar infecções bacterianas . “Esperamos que uma estratégia como essa possa complementar as estratégias de terapia fágica existentes e, algum dia, aumentar a terapêutica [para] atingir patógenos preocupantes”, diz Hie.

Genomas do computador

Modelos de IA já foram utilizados para gerar sequências de DNA, proteínas individuais e complexos multicomponentes ² . Mas projetar um genoma completo é muito mais desafiador devido às interações complexas entre genes e aos processos de replicação e regulação gênica. Esses sistemas de IA agora são capazes de ajudar cientistas a manipular sistemas biológicos altamente complexos, como genomas completos, afirma Hie. “Existem muitas funções biológicas importantes que você só pode acessar se for capaz de projetar genomas completos.”

Para projetar os genomas virais, os pesquisadores utilizaram os modelos Evo 1 e Evo 2, modelos de IA que analisam e geram sequências de DNA, RNA e proteínas . Primeiro, eles precisavam de um modelo de projeto, que é uma sequência inicial que guia o modelo de IA para gerar um genoma com as características desejadas. Eles escolheram o ΦX174, um vírus simples de DNA de fita simples que contém 5.386 nucleotídeos em 11 genes e todos os elementos genéticos necessários para infectar hospedeiros e se replicar dentro deles.

Os modelos Evo já haviam sido treinados em mais de 2 milhões de genomas de fagos, mas os pesquisadores treinaram ainda mais os modelos — usando um método chamado aprendizado supervisionado — para gerar genomas virais semelhantes ao ΦX174 com a função específica de infectar cepas de E. coli , especialmente aquelas resistentes a antibióticos.

Os pesquisadores avaliaram milhares de sequências geradas por IA e reduziram a busca a 302 bacteriófagos viáveis. A maioria dos candidatos compartilhava mais de 40% de identidade de nucleotídeos com ΦX174, mas alguns tinham sequências codificadoras completamente diferentes. Os pesquisadores sintetizaram DNA dos genomas projetados por IA e os inseriram em bactérias hospedeiras para cultivar fagos. Esses fagos foram então testados experimentalmente para verificar se poderiam infectar e matar E. coli .

Cerca de 16 dos 302 bacteriófagos projetados por IA apresentaram especificidade para E. coli e foram capazes de infectar a bactéria. Os pesquisadores descobriram que combinações de fagos projetados por IA conseguiram infectar e matar três cepas diferentes de E. coli , o que o ΦX174 selvagem não conseguiu.

“Foi um resultado bastante surpreendente e muito animador para nós, porque mostra que esse método pode ser potencialmente muito útil para fins terapêuticos”, diz King.

Preocupações com a biossegurança

“Este estudo fornece um estudo de caso convincente sobre o que é possível hoje e prepara o terreno para aplicações mais ambiciosas no futuro”, afirma Peter Koo, biólogo computacional do Laboratório Cold Spring Harbor em Laurel Hollow, Nova York. “Ele destaca um domínio de aplicação interessante”, acrescenta.

Koo afirma que o modelo Evo por si só ainda não é suficiente para projetar e gerar vírus sem a intervenção, orientação e filtragem da equipe. “Mas acredito que, como um sistema geral, com todos os filtros implementados e todo o sistema e pipeline que eles estabeleceram, isso demonstra que pode ser uma abordagem que pode levar a genomas funcionais”, acrescenta.

Há preocupações éticas quanto ao uso de IAs para desenvolver vírus que podem causar danos aos humanos. Mas Kerstin Göpfrich, biofísica e bióloga sintética da Universidade de Heidelberg, na Alemanha, afirma que esse problema — conhecido como dilema do uso duplo — não é exclusivo da IA, mas sempre foi uma preocupação na biologia. “Acho que, na pesquisa em geral, sempre há um dilema do uso duplo. Não há nada específico em IA, e você sempre pode usar o progresso para o bem ou para o mal”, afirma.

Os autores abordaram questões de biossegurança no manuscrito. Eles afirmam que excluíram vírus que afetam eucariotos, incluindo humanos, dos dados de treinamento dos modelos Evo. Os sistemas de fago ΦX174 e hospedeiro de E. coli que estudaram também eram não patogênicos e têm “um longo histórico de uso seguro em pesquisas de biologia molecular”, escrevem os pesquisadores no estudo.

Os pesquisadores esperam que sua abordagem possa ser usada para gerar com segurança vírus projetados por IA que tratem diversas doenças e problemas de saúde pública, incluindo o crescente problema da resistência bacteriana.

“Acredito que esse definitivamente será um campo em crescimento e estou super animado com isso”, diz Göpfrich.

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-025-03055-y

Fonte: Nature