AI造出新病毒了,Science论文实锤,无限自我复制

marsbit發佈於 2026-08-10更新於 2026-08-10

文章摘要

斯坦福大学与Arc Institute的研究团队在《科学》杂志发表了一项突破性研究,首次利用人工智能设计并合成了自然界不存在的功能性病毒。该研究使用名为“Evo”的生成式模型,通过分析约9万亿个核苷酸序列学习基因组“语法”,一次性生成了70万个病毒基因组候选。研究人员从中挑选285条进行DNA人工合成,并将它们导入大肠杆菌。实验结果显示,其中16种病毒成功“存活”,并展现出自我复制和感染细菌的能力。部分AI设计的病毒在裂解细菌的效率上甚至超越了其天然原型(ΦX174病毒)。 这项研究的核心突破在于,AI能够设计出有效对抗耐药细菌的全新噬菌体。在实验中,针对已对天然噬菌体产生免疫的细菌菌株,AI生成的噬菌体混合物成功实现了感染,而天然噬菌体混合物则失效。这为应对严峻的抗生素耐药危机提供了新思路,即利用AI快速、低成本地生成大量新型噬菌体“武器”,以跟上细菌快速进化的速度。 该研究标志着人类进入了“生成式基因组设计时代”。从1977年首次完成病毒基因组测序(ΦX174),到如今AI首次从头编写出有活性的基因组,展示了人工智能在理解和创造生命蓝图方面的巨大潜力。

AI首次造出了,自然界不存在的病毒!

消息一出,瞬间引爆全网。

今天,一项来自斯坦福大学与Arc Institute的颠覆性研究,登上了顶刊Science。

在这项实验中,AI一口气生成了70万个病毒基因组,其中精选了285条,进行了DNA人工合成。

最终结果,令人惊叹——

16个病毒不仅成功「存活」,其中部分裂解细菌的速度,直接碾压了天然的原版病毒。

这是人类历史上第一次,让AI从零设计出了完整的、活的生命体基因组。

AI亲手写出16个病毒,全活了

设计出这批全新病毒的模型,名叫Evo,由Arc研究所打造。

你完全可以把它看作是「生物界的ChatGPT」。

它们共用一套底层逻辑,区别只在于「喂」进去的东西——

ChatGPT读的是人类网页,而Evo读的是造物主写下的DNA序列。

训练期间,Evo「吃下了」约9万亿个核苷酸,横跨动物、植物、微生物、病毒。

DNA跟文字的相似度,其实高得离谱:核苷酸就是字母,只有A、C、G、T四个;几百个字母排成一个基因,就是一个句子。

句子有语法,语法错了,写出来的就是生物学上的胡言乱语。

生物学家花了几十年,只摸清了这套语法的一小部分。

Evo做的事,就是不学任何教科书,硬靠海量样本自己把语法悟出来。

论文地址:https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec2657

在Science的这项实验中,Evo一气呵成,直接抛出了70万份候选基因组。

然后,研究团队从中筛出285份最有戏的,做成真的DNA分子,塞进大肠杆菌里,铺满培养皿。

绝大多数培养皿里什么都没发生,细菌照常生长。直到,某个培养皿中终于浮现出几个清晰的斑点。

最终,16种有生命、能感染、可自我复制的全新病毒,就此诞生。

但真正让人倒吸一口凉气的,是它们的「战斗力」。

这批AI造出来的病毒,有几个繁殖起来,速度甚至碾压了天然原版(ΦX174)。

冷冻电镜还拍到一个细节:其中一个Evo-Φ36病毒的外壳上,用了一个来自演化上远房亲戚的DNA包装蛋白。

相当于AI在设计的时候,顺手从另一个物种那儿拆了个零件装上,居然还能转。

AI第一次改写,用了50年

这里,必须提及一个巧合,一个足以让搞生物的人后背发凉的巧合。

被AI改写的这个病毒,叫ΦX174,1935年在巴黎的下水道里被捞出来。

它只感染大肠杆菌,对人畜完全无害,堪称分子生物学教科书里雷打不动的「常驻客」。

那么问题来了:它凭什么这么出名?

1977年,Sanger团队完成了人类历史上第一个完整基因组测序——测的就是它。

那一年,人类第一次完整地「读」懂了一个生命的全部指令。

49年后的今天,AI第一次完整地「写」出了一个。

而且写的还是同一个物种。要知道,ΦX174是地狱难度的入门题。

它的基因组只有5000个碱基、11个基因,听起来袖珍,但这11个基因是互相嵌套、层层重叠的——一个基因塞在另一个基因肚子里,共用同一段字母。

主导这项研究的斯坦福助理教授Brian Hie直接点破,「欢迎来到生成式基因组设计的时代」。

杀死细菌,还能无限「自我复制」

比起这项研究,所有人真正关心的是,对人类意味着什么?

先摆一组数字。《柳叶刀》GRAM项目预测,2025到2050年,抗生素耐药会直接导致3910万人死亡。

抗生素快没用了,医学界的备选方案之一就是「噬菌体疗法」——

用病毒杀细菌,这个思路一百年前就有。

但这条路有个死穴:细菌不光会对抗生素耐药,也会对噬菌体耐药。 你放一种噬菌体进去,细菌几代之后就学会防守了,疗法当场失效。

而这次的实验里,团队故意养出了对天然ΦX174完全免疫的大肠杆菌,然后端上来两杯「鸡尾酒」:

一杯是天然噬菌体混合物:没打赢。

一杯是AI生成噬菌体混合物:迅速攻破了三种耐药菌株。

这个结果的分量在于:它第一次证明了,面对细菌的进化速度,AI可以用「批量生成新武器」的方式跟上。

细菌进化一代要几十分钟,人类研发一款抗生素要十几年——这是一场人类结构性输掉的军备竞赛。

而生成模型第一次把「出新武器」的成本,从十几年压到了一次推理。

从1977年第一次「读懂」生命,到今天AI第一次「写出」生命。

造物主的权杖,这一次,真正握在了人类与硅基智能的手里。

参考资料:

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec2657

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录

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Q这项发表在Science上的研究中,AI首次成功创造了什么?

A这项研究中,AI首次从零开始设计并创造了完整的、活的生命体基因组,具体生成了16种自然界不存在的、能够感染并自我复制的新病毒。

Q研究团队用来生成病毒基因组的AI模型叫什么名字?它与ChatGPT有何异同?

A这个AI模型名叫Evo,由Arc研究所打造。它与ChatGPT的底层逻辑相似,都是生成式模型。主要区别在于训练数据:ChatGPT使用人类网页文本进行训练,而Evo‘阅读’和学习的是海量的DNA序列数据,学习生物基因的‘语法’规则。

QAI生成的这些新病毒与天然原版病毒(ΦX174)相比,在功能上有何突出表现?

AAI生成的部分新病毒在裂解(杀死)细菌的速度上,直接超过了天然的原版病毒ΦX174。更重要的是,在对抗耐药细菌的实验中,由AI生成的噬菌体混合物能够有效攻破对天然噬菌体已产生免疫的细菌菌株,而天然噬菌体混合物则失败了。

Q为什么文章说AI设计ΦX174这类病毒是‘地狱难度的入门题’?

A因为ΦX174病毒虽然基因组很小(只有约5000个碱基、11个基因),但其基因结构非常特殊和复杂。它的11个基因是互相嵌套、重叠的,即一个基因的序列完全包含在另一个基因的序列之内,共用同一段DNA代码。这使得对它的理解和重新设计变得极其困难。

Q这项研究成果对于应对‘抗生素耐药性’这一全球危机有何潜在意义?

A这项研究为应对抗生素耐药性提供了一条全新且高效的思路,即‘AI驱动的噬菌体疗法’。传统抗生素研发周期长达十几年,而细菌产生耐药性只需几十分钟。AI模型可以低成本、批量生成全新的噬菌体(病毒),快速制造出能攻击耐药菌的‘新武器’,有望跟上甚至超越细菌的进化速度,扭转人类在这场军备竞赛中的劣势。

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