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Un team di ricercatori ha dimostrato che i modelli di intelligenza artificiale Evo 1 ed Evo 2 possono progettare il genoma di un batteriofago funzionante. Delle 285 sequenze sintetizzate in laboratorio, 16 hanno dato origine a virus vitali, aprendo nuove prospettive per la biologia sintetica ma anche interrogativi sulla biosicurezza e sull'uso responsabile dell'IA
L’intelligenza artificiale è già in grado di generare immagini, scrivere codice e progettare singole proteine. Ora, i ricercatori hanno testato una possibilità ben più insolita: se una rete neurale possa scrivere il genoma di un intero virus in modo che, dopo l’assemblaggio in laboratorio, il virus risulti effettivamente funzionante.
I modelli Evo 1 ed Evo 2 hanno proposto centinaia di varianti del DNA del batteriofago; gli scienziati hanno sintetizzato 285 sequenze, 16 delle quali sono state in grado di inibire la crescita dell’Escherichia coli.
Alcune varianti sono sopravvissute a decine di modifiche proteiche, sebbene con le normali mutazioni casuali, l’accumulo di così tante sostituzioni sia quasi sempre fatale per il virus originale.
La maggior parte degli esperimenti di intelligenza artificiale in biologia si è concentrata sulle proteine. La scelta è ovvia: le proteine svolgono funzioni essenziali all’interno delle cellule. Alcune accelerano le reazioni chimiche, altre formano le strutture cellulari e altre ancora si legano a molecole specifiche. Se un modello informatico è in grado di imparare a progettare una proteina con le proprietà desiderate, il progetto risultante può essere testato in laboratorio con relativa facilità.
Il genoma è più complesso. Il DNA non può essere considerato un semplice progetto, in cui ogni frammento corrisponde a un singolo componente già pronto. Alcune regioni codificano proteine, altre controllano l’attività genica e il risultato dipende dalla disposizione e dalla combinazione di più elementi. Modificare una singola lettera del codice genetico a volte non ha praticamente alcun effetto, mentre altre volte può interrompere un processo vitale.
Evo funziona in linea di massima secondo lo stesso principio di un modello linguistico, ma anziché ricevere testo umano, elabora sequenze genetiche. Una tipica rete neurale impara a intuire la continuazione di un testo basandosi su parole e simboli precedenti. Un modello linguistico genomico, invece, prosegue la catena del DNA, composta da quattro tipi di basi, indicate dalle lettere A, T, C e G.
L’apparente semplicità dell’alfabeto di quattro lettere cela un compito immenso. Il modello deve comprendere quali estensioni sono ammissibili in una particolare regione del genoma, quali sequenze formano un gene funzionante e quali modifiche sono compatibili tra loro. Inoltre, nemmeno i biologi conoscono tutte le regole che governano l’interazione tra questi elementi.
I primi esperimenti avevano già dimostrato che i modelli genomici potevano ricostruire frammenti di DNA batterico e generare sequenze che codificavano proteine funzionali. I ricercatori decisero quindi di alzare la posta in gioco e verificare se la rete neurale fosse in grado di scrivere non solo un singolo gene, ma l’intero genoma virale .
Per l’esperimento sono stati deliberatamente evitati virus animali o umani. Durante l’addestramento di Evo 1 ed Evo 2, gli sviluppatori hanno escluso sequenze di virus che infettano cellule complesse per ridurre il rischio di sviluppare costrutti pericolosi con proprietà imprevedibili. Il test è stato condotto su batteriofagi, virus che infettano i batteri.
L’obiettivo principale era il batteriofago ΦX174, in grado di infettare l’Escherichia coli . Il fago è ben studiato e relativamente semplice. Il suo genoma, lungo circa 5.400 basi, contiene solo 11 geni, ognuno con una funzione nota. Gli scienziati comprendono anche nel dettaglio come il ΦX174 penetri nei batteri, si replichi all’interno della cellula e crei nuove particelle virali.
Le dimensioni ridotte del genoma hanno reso ΦX174 un caso di studio ideale. Se l’intelligenza artificiale produce una sequenza lunga diverse migliaia di basi, i ricercatori possono sintetizzare il DNA, iniettarlo nei batteri e verificare se si avvia un ciclo virale completo.
Prima dell’esperimento, Evo 1 ed Evo 2 sono stati ulteriormente addestrati su più di due milioni di basi provenienti da genomi di batteriofagi, e poi ulteriormente addestrati su sequenze di Microviridae, il gruppo di virus a cui appartiene ΦX174.
Successivamente, è stato necessario selezionare il suggerimento corretto per il modello. Se alla rete neurale veniva fornito un frammento troppo lungo del ΦX174 originale, il sistema continuava il genoma noto quasi alla lettera. Un inizio troppo corto, invece, generava numerose sequenze estranee. I frammenti di lunghezza compresa tra quattro e nove basi hanno dato i risultati migliori.
Dopo aver generato i risultati, i ricercatori non si sono affrettati a sintetizzarli tutti. Alcune sequenze potevano essere troppo diverse da un virus normale per avere qualche possibilità di funzionare. Pertanto, un controllo computerizzato ha prima eliminato le varianti palesemente inadatte.
Uno dei principali filtri riguardava la proteina che ΦX174 utilizza per attaccarsi ai batteri. Senza una proteina che funzioni correttamente, il fago non è in grado di avviare l’infezione. Se la variante generata dall’IA corrispondeva alla proteina naturale per meno del 60%, la sequenza veniva esclusa.
I ricercatori hanno inoltre escluso i genomi troppo corti e troppo lunghi. La lunghezza accettabile variava da 4.000 a 6.000 paia di basi. Il filtro includeva sequenze in cui la stessa lettera del DNA si ripeteva più di 10 volte di seguito, nonché genomi con rapporti insoliti di GC e AT, le due principali combinazioni di basi del DNA.
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