LLM научилась генерировать ДНК

На Хабре давно предупреждали о создании синтетических вирусов с заданными свойствами. Например, определёнными показателями смертности или целевой активацией. Есть конспирологическая версия, что даже вирус COVID-19 (SARS-CoV-2) искусственно вывели в китайской лаборатории.

Возможности людей-биологов сильно ограничены. А представьте, если GLM (Genetic Language Model) обучится на геномах всех живых существ — и сможет генерировать цепочку ДНК с любыми свойствами, а далее синтезировать новые формы жизни, практически как Бог.

Это открывает дорогу к улучшению человеческого генома, а также созданию принципиально новых, более совершенных организмов, которые не встречаются в природе.

Исследователи из Стэнфорда сделали первый шаг в этом направлении. Они впервые использовали ИИ для генерации нового вируса ^[1].

Модель Evo 2, которая генерирует геномы

Вообще, исследователи давно научились производить вирусные геномы, см. работу 23-летней давности «Генерация синтетического генома полной геномной сборки: бактериофаг φX174 из синтетических олигонуклеотидов» ^[2].

В науке ^[3] термин «фаг» означает «пожирать». Таким образом, название бактериофаг (или просто «фаг») означает вирус, который может убивать бактерии. Учёные очень рады применению GLM, потому что это открывает путь к новым антибиотикам.

Итак, перейдём к сути нового открытия, которое тоже опубликовано в Science ^[1]. Химики и биоинженеры из Стэнфорда изучали бактериофаг ΦX174. Для более эффективной работы они создали Evo 2 — модель GLM, которая предлагает новые последовательности ДНК.

Получив лишь крошечный фрагмент ДНК ΦX174, Evo 2 начала работу над созданием новых фагов, убивающих бактерии — в данном случае, бактерии E. coli.

Кратко опишем эксперимент и почему он важен:

1. Учёные научили ИИ распознавать закономерности структуры ДНК в природе, а затем использовать эти данные для написания рецептов совершенно новых вирусов.

2. По этим рецептам исследователи создали молекулы ДНК, которые вставляли в бактерии.

3. Модифицированные бактерии затем производили вирусы, никогда ранее не встречавшиеся в природе.

4. Эти вирусы смогли инфицировать другие бактерии, что продемонстрировало их жизнеспособность.

Это чрезвычайно интересный эксперимент, в котором нейронка генерировала вирусы намного эффективнее тех, что создавали учёные. Это видно на диаграмме ниже. Получается, что в генерации синтетических вирусов GLM по сути превзошла природу. То есть её версии вирусов оказались живучее натуральных, как видно на диаграммах.

Синтетические вирусы с заданными свойствами

Сначала Evo 2 использовалась на компьютере, но в новой статье авторы перенесли её в реальную лабораторию. На основе сгенерированных геномов от Evo 2 они синтезировали почти 300 новых фагов и протестировали их на эффективность против E. coli. Затем из них отобрали 16 наиболее эффективных вариантов, убивающих бактерию.

«В этом случае мы хотели, чтобы модель генерировала весь геном от начала до конца за один проход. Мы ничего не добавляли, — объясняют ^[4] авторы (в итоге они получили тысячи вариантов). — В лабораторных испытаниях некоторые из предложений Evo имели более высокую приспособленность, чем родной ΦX174».

Мы же понимаем, что смертельные вирусы можно синтезировать не только против E. coli, но и против других живых существ. И нейронка делает это крайне эффективно.

«Это важная веха, — сказал Патрик Цай, синтетический биолог из Манчестерского университета, который не участвовал в исследовании. — Вирусы, придуманные ИИ, не представляют угрозы для человека, потому что все они похожи на естественный вирус под названием ΦX174, который может заражать только бактерии» (учёный говорит о безопасности только конкретно этих вирусов, сгенерированных конкретно в этом эксперименте, но не о потенциальном применении такой GLM в будущем — прим. автора).

В начале эксперимента в процессе обучения ^[5] эта GLM просканировала около 9 трлн нуклеотидов. Тут она похожа на LLM, которые тоже сканируют триллионы текстов в процессе обучения. Цепочка ДНК из четырёх букв-нуклеотидов вообще очень похожа на обычные человеческие тексты или компьютерный код.

Затем Evo 2 распознала общие закономерности и использовал их для создания новых генов, кодирующих белки, выполняющие конкретные задачи. А после этого учёные задумались, может ли Evo работать не только с отдельными генами, но и с целым геномом.

Пока что GLM справляется лишь с небольшими геномами, как вирусы. Но в будущем легко можно представить, как он сможет проводить вычисления и с более крупными геномами, такими как человеческий. Человеческий геном содержит более 3 млрд нуклеотидов, а у вирусов всего несколько тысяч. Но этот следующий шаг кажется совершенно очевидным.

В медицине многие методы лечения основаны на вирусах, так что появление эффективной GLM для генерации синтетических вирусов очень радует специалистов.

Теоретически, Evo способен создать и более смертоносную версию гриппа, к примеру. Чтобы избежать такой опасности, учёные не включали в обучающую выборку информацию о патогенах.

Национальные институты здравоохранения ввели правила, которые запрещают учёным проводить эксперименты, повышающие опасность биологических агентов. Но компьютерные исследования — как генерация ДНК вируса с помощью ИИ — не запрещены этой политикой. И не могут быть запрещены, потому что невозможно оценить опасность принципиально нового вируса, которого никто раньше не видел.

Вот что нагенерировала Evo 2, см. нижний ряд:

Опенсорс и будущее использование

Любой желающий может скачать модель Evo 2 из репозитория на Github ^[6] и использовать на своё усмотрение, а также адаптировать её для других задач. Она будет генерировать любые геномы, какие ей укажет исследователь. Открытие модели вызвало естественные вопросы о безопасности ^[7], но учёные считают, что потенциальная выгода от её всеобщего использования выше, чем риски. Всё-таки большинство учёных в мире — разумные люди, которые заботятся о здоровье и безопасности человечества. А открытие такой модели — это по-настоящему новая веха в науке.

Что касается рисков. Теоретически, модель можно подключить к существующим ИИ-агентам, которые будут ставить ей разные задачи и подключат к полностью автономным биолабораториям ^[8] (5-го поколения), ^[9]которые управляются удалённо через интернет.

Таким образом, весь процесс — 1) постановка задачи; 2) генерация нужного генома; 3) производство синтетического вируса с нужными характеристиками — будет выполняться без участия человека. Кажется, киберпанк наступил немного раньше, чем мы ожидали…

Спрашивается, кому придёт в голову идея организовать такую сумасшедшую цепочку? Ну, это может сделать та же нейронка, которой сейчас многие товарищи позволяют распоряжаться финансами и делать всё, что они (нейронки) захотят. Такая нейронка может организовать юрлицо (или использовать существующее) и от её имени организовать все действия. Софт в опенсорсе, осталось только арендовать подходящую лабораторию.

Научная статья «Генеративный дизайн бактериофагов с использованием языковых моделей генома» ^[1] опубликована 6 августа 2026 года в журнале Science (сопроводительные материалы в открытом доступе).

© 2026 ООО «МТ ФИНАНС»