Искусственный интеллект овладел способностью генерировать полные геномы живых существ — хотя пока лишь на бумаге, это значимый шаг к созданию синтетических форм жизни.
Эксперты Института Арк в Калифорнии применили языковую модель Evo2, обученную на триллионах «букв» ДНК из различных живых существ, для генерации геномных последовательностей, вдохновленных геномом бактерии Mycoplasma genitalium, митохондриями человека и хромосомой дрожжей.
Это не первая попытка создать геном в лабораторных условиях. В 2008 году ученые синтезировали 580-тысячебуквенный геном той же M. genitalium, а затем «загрузили» синтетические геномы в клетки, объявив о создании первой синтетической жизни. Однако в этих проектах в основном происходило копирование или редактирование уже существующих геномов — этот процесс можно уподобить переписыванию главы книги или удалению из нее всех запятых, по образному выражению геномного инженера Патрика Цая из Манчестерского университета. Модели, подобные Evo2, предоставляют ученым совершенно новые возможности — генерировать последовательности, которые никогда не существовали в природе. «Это ‘момент ChatGPT’ для синтетической геномики, — подчеркивает Цай. — Так можно начать писать то, чего не было в природе».
Тем не менее, от написания генома до создания работающего организма лежит огромный путь. Компьютерные анализы показали, что около 70% генов в созданном по мотивам M. genitalium геноме выглядят правдоподобно, но этого недостаточно. «Нельзя спроектировать жизнь всего на 70%, — отмечает синтетический биолог из Вагенингенского университета Нико Клаассенс. — На компьютере можно написать что угодно, но работать это не будет». Если хотя бы один ключевой ген отсутствует или неправильно смоделирован, клетка просто не сможет функционировать. Кроме того, важно не только наличие генов, но и их взаимное расположение — а в этом плане ИИ-геномы, как показали недавние исследования, организованы иначе, чем природные.
Серьезным барьером остается и проверка. Чтобы выяснить, функционирует ли спроектированный геном, необходимо его физически синтезировать, собрать в правильной последовательности и внедрить в клетку. «Эксперименты быстро становятся узким местом, — признает руководитель проекта Брайан Хи. — На таком уровне мы сталкиваемся с высокими затратами на синтез и сборку ДНК». Одно из возможных решений — создание автономных лабораторий, где ИИ и роботы будут итеративно проектировать, тестировать и улучшать участки геномов.
Сможет ли ИИ когда-либо создать полностью функциональный клеточный геном — вопрос остается открытым. Но цель, которая еще недавно казалась фантазией, сегодня выглядит вполне достижимой.
Фото: hi-tech.mail.ru