ИИ пока еще создает безжизненные геномы – Nature
В 2008 году ученые впервые химически синтезировали полный геном живого организма — бактерии Mycoplasma genitalium длиной около 580 тыс. «букв» ДНК, а затем похожие синтетические геномы смогли «перезапускать» в клетках, что тогда назвали одним из первых примеров синтетической жизни.
Источник: Jean-Claude Revy/Science Photo Library. Evo 2 - модель искусственного интеллекта, предназначенная для считывания, интерпретации и генерации последовательностей ДНК, РНК и белков.
МОСКВА, 6 марта. /Новости науки/. Исследователи представили геномную «языковую модель» Evo2, которая умеет читать, анализировать и генерировать последовательности ДНК.
С ее помощью ученые уже создали несколько крупных геномных заготовок — в том числе вариант, вдохновленный геномом бактерии Mycoplasma genitalium, а также последовательности, связанные с митохондриями человека и хромосомой дрожжей.
Однако специалисты подчеркивают: такие проекты пока не означают, что ИИ способен спроектировать геном, который гарантированно «заработает» внутри живой клетки, пишет Nature.
Как напоминает издание, в 2008 году ученые впервые химически синтезировали полный геном живого организма — бактерии Mycoplasma genitalium длиной около 580 тыс. «букв» ДНК, а затем похожие синтетические геномы смогли «перезапускать» в клетках, что тогда назвали одним из первых примеров синтетической жизни.
Теперь в игру входит ИИ: Evo2 обучили на огромном массиве генетических данных из разных ветвей жизни, чтобы модель могла находить закономерности в «тексте» ДНК и предлагать новые последовательности.
По данным Nature, новый шаг отличается масштабом: команда под руководством вычислительного биолога Брайана Хи и биоинженера Патрика Хсу (Arc Institute) использовала Evo2 для генерации геномных последовательностей, включая вариант «в стиле» M. genitalium.
Компьютерные оценки показали, что почти 70% генов в таком дизайне выглядят правдоподобно — но этого недостаточно, чтобы геном реально работал, поскольку сбой даже в одном жизненно важном гене может сделать всю конструкцию нежизнеспособной.
Еще одно ограничение связано с тем, что «похоже на настоящий геном» и «работает как настоящий геном» — не одно и то же. Важны не только сами гены, но и то, как они расположены и как регулируется их работа.
Поэтому следующий большой барьер — это массовый синтез и проверка ИИ-сгенерированных геномов в лаборатории: пока без реальных экспериментов невозможно понять, какие варианты окажутся жизнеспособными.
При этом исследователи считают направление перспективным. Ранее «написание геномов» чаще сводилось к редактированию уже существующих организмов — например, к масштабной перепрошивке генетического кода у бактерий или к переписыванию генома дрожжей.
Языковые модели ДНК потенциально могут позволить создавать более «нетипичные» геномы, сильнее отличающиеся от природных.
В качестве промежуточного успеха Nature напоминает: в 2025 году с помощью моделей семейства Evo ученые генерировали геномы бактериофагов, и часть дизайнов действительно работала после внедрения в клетки E. coli — но вирусные геномы во много раз проще бактериальных.
Таким образом, Evo2 демонстрирует, что ИИ уже может генерировать крупные генетические последовательности и предсказывать некоторые эффекты изменений ДНК, но до «синтетической жизни по запросу» еще требуется прорыв в проверке, сборке и понимании того, как геном в целом управляет клеткой.
С ее помощью ученые уже создали несколько крупных геномных заготовок — в том числе вариант, вдохновленный геномом бактерии Mycoplasma genitalium, а также последовательности, связанные с митохондриями человека и хромосомой дрожжей.
Однако специалисты подчеркивают: такие проекты пока не означают, что ИИ способен спроектировать геном, который гарантированно «заработает» внутри живой клетки, пишет Nature.
Как напоминает издание, в 2008 году ученые впервые химически синтезировали полный геном живого организма — бактерии Mycoplasma genitalium длиной около 580 тыс. «букв» ДНК, а затем похожие синтетические геномы смогли «перезапускать» в клетках, что тогда назвали одним из первых примеров синтетической жизни.
Теперь в игру входит ИИ: Evo2 обучили на огромном массиве генетических данных из разных ветвей жизни, чтобы модель могла находить закономерности в «тексте» ДНК и предлагать новые последовательности.
По данным Nature, новый шаг отличается масштабом: команда под руководством вычислительного биолога Брайана Хи и биоинженера Патрика Хсу (Arc Institute) использовала Evo2 для генерации геномных последовательностей, включая вариант «в стиле» M. genitalium.
Компьютерные оценки показали, что почти 70% генов в таком дизайне выглядят правдоподобно — но этого недостаточно, чтобы геном реально работал, поскольку сбой даже в одном жизненно важном гене может сделать всю конструкцию нежизнеспособной.
Еще одно ограничение связано с тем, что «похоже на настоящий геном» и «работает как настоящий геном» — не одно и то же. Важны не только сами гены, но и то, как они расположены и как регулируется их работа.
Поэтому следующий большой барьер — это массовый синтез и проверка ИИ-сгенерированных геномов в лаборатории: пока без реальных экспериментов невозможно понять, какие варианты окажутся жизнеспособными.
При этом исследователи считают направление перспективным. Ранее «написание геномов» чаще сводилось к редактированию уже существующих организмов — например, к масштабной перепрошивке генетического кода у бактерий или к переписыванию генома дрожжей.
Языковые модели ДНК потенциально могут позволить создавать более «нетипичные» геномы, сильнее отличающиеся от природных.
В качестве промежуточного успеха Nature напоминает: в 2025 году с помощью моделей семейства Evo ученые генерировали геномы бактериофагов, и часть дизайнов действительно работала после внедрения в клетки E. coli — но вирусные геномы во много раз проще бактериальных.
Таким образом, Evo2 демонстрирует, что ИИ уже может генерировать крупные генетические последовательности и предсказывать некоторые эффекты изменений ДНК, но до «синтетической жизни по запросу» еще требуется прорыв в проверке, сборке и понимании того, как геном в целом управляет клеткой.
