AI首次从零设计活病毒，登顶Science
斯坦福团队用Evo模型设计出16种可自我复制的全新噬菌体，部分性能超越天然版。
斯坦福大学与 Arc Institute 联合团队在最新一期 Science 杂志上报告了一项突破性进展：研究团队利用名为 Evo 的生成式模型，从零设计并 DNA 合成了完整的噬菌体基因组，其中 16 种病毒在实验室中成功存活、具备感染能力并能自我复制，部分毒株裂解细菌的速度甚至超过了天然原版 ΦX174。这是人类历史上首次由 AI 端到端设计出可行使功能的完整生命体基因组。
一次实验，从 70 万候选到 16 个活病毒
研究团队让 Evo 一次性输出约 70 万条候选病毒基因组，随后从中精选 285 条进行 DNA 人工合成，并将其导入大肠杆菌进行功能验证。结果显示，绝大多数候选序列并无活性，但最终有 16 个基因组成功「点亮」——它们能够感染宿主、完成复制循环并产生新的病毒颗粒。
更引人注目的是表现：在与天然噬菌体 ΦX174 的对比中，部分 AI 设计毒株的细菌裂解速度甚至快于天然版本。冷冻电镜分析还揭示了一个细节：其中一个名为 Evo-Φ36 的病毒，其衣壳上使用了一段来自演化关系较远的噬菌体的 DNA 包装蛋白，相当于 AI 在设计中跨物种借用了零件，依然能正常工作。
Evo：读 DNA 的「语言模型」
Evo 由 Arc Institute 构建，思路与 ChatGPT 等大语言模型相似：模型不依赖预设的生物学规则，而是通过海量序列数据自己学习 DNA 的「语法」。
- 训练数据：约 9 万亿个核苷酸，覆盖动物、植物、微生物与病毒。
- 建模单元：核苷酸仅 A、C、G、T 四个字符，相当于 DNA 字母表的字母。
- 学习方式：无监督预训练，让模型自行归纳基因组的组合规律。
论文指出，传统生物学花了数十年仅摸清了部分基因语法规则，而 Evo 用一种「不读教科书、只啃样本」的路线完成了补全。
ΦX174：分子生物学的经典考题
研究团队选择的标的是一个极具象征意义的物种——噬菌体 ΦX174。1935 年，它在巴黎下水道中被首次发现，此后成为分子生物学教科书中的「常驻客」：1977 年，Sanger 团队正是以 ΦX174 为对象，完成了人类历史上第一个完整基因组测序。
ΦX174 的难度并不低：基因组仅约 5000 个碱基、11 个基因，但这些基因彼此嵌套、层层重叠，共用同一段序列，相当于「一句话里同时塞进多篇文章」。主导研究的斯坦福助理教授 Brian Hie 表示，这项工作标志着「生成式基因组设计时代」的到来。
对抗生素耐药的意义
研究的现实背景是日益严峻的抗生素耐药问题。《柳叶刀》GRAM 项目预测，2025 至 2050 年间，抗生素耐药将直接导致约 3910 万人死亡。「噬菌体疗法」是替代方案之一，但细菌同样会对噬菌体产生耐受，导致疗法失效。
研究团队在实验中专门培养了对天然 ΦX174 完全免疫的大肠杆菌，然后分别测试天然噬菌体混合物与 AI 设计噬菌体混合物的杀灭效果。结果显示：天然混合物未能攻破耐药菌，而 AI 生成的混合物迅速攻破了三种耐药菌株。这一结果表明，面对细菌的快速进化，AI 有能力以「批量生成新武器」的方式参与这场军备竞赛——把「出新武器」的成本从十几年压缩到一次推理。