¿Qué pasó?
En Stanford, se crearon casi 300 bacteriófagos utilizando el modelo generativo Evo 2, y luego 16 de ellos fueron seleccionados que matan activamente a E. coli. El trabajo se construyó alrededor de la facción ЁX174 (pronunciado "phi-ex-one-seven-four"), que sirvió como la base para generar nuevas secuencias de ADN. Los autores del proyecto son Brian Hie, profesor asistente de ingeniería química y creador del modelo, y el estudiante graduado Samuel King, quien fue responsable de los experimentos.
Cómo el modelo crea genomas
El modelo Evo 2 puede extender el ADN a partir de un fragmento corto. Los científicos le pidieron que generara el genoma ⋅X174 completo en un solo paso, de izquierda a derecha. Esto produjo miles de variantes, de las cuales se seleccionaron secuencias para síntesis y pruebas. El genoma de phage es pequeño — menos de 6.000 pares base, en comparación con aproximadamente tres mil millones en humanos. Esto hace que sea un terreno de prueba conveniente para ver si el modelo puede crear un virus viable entero, en lugar de simplemente proponer ediciones locales a ADN existente. Algunos de los phages generados incluso mostraron mayor aptitud en condiciones de laboratorio que el ⋅X174 original.
Selección de candidatos
Para evitar la sintetización de cada variante, Samuel King desarrolló un gasoducto computacional que pre-pantallas genomas. En primer lugar, el modelo Evo 2 genera un gran número de candidatos; luego se evalúan en función de las características tomadas de ЁX174 y los fagos relacionados, y sólo se envían los mejores para la síntesis química. La etapa final es la prueba de laboratorio. Según Hie, este gasoducto ahorraba recursos centrándose en las variantes más prometedoras.
Por qué se necesita un cóctel de phage
Las bacterias gradualmente se acostumbran a un único virus y dejan de responder a él. Es por eso que los investigadores seleccionaron de inmediato varios phages diferentes — un así llamado cóctel. Los exámenes confirmaron que una mezcla de 16 virus suprime rápidamente el crecimiento de E. coli, incluyendo las cepas resistentes al ЁX174 original.
¿Qué sigue?
Los desarrolladores planean adaptar el enfoque para combatir otras bacterias peligrosas, como Staphylococcus aureus resistente a la methicillina (MRSA) y Pseudomonas aeruginosa, que a menudo causan infecciones adquiridas por el hospital. Evo 2 está disponible como software de código abierto. Hie reconoce que el modelo podría ser utilizado para el daño, pero señala que la obtención de patógenos naturales es aún más fácil que sintetizar nuevos. Además, los sistemas AI pueden ayudar a responder rápidamente a las pandemias naturales y crear defensas contra amenazas biológicas.
En versiones futuras, se espera que el modelo sea entrenado para trabajar con secuencias de ADN más largas y complejas. Los objetivos incluyen pequeños genomas bacterianos que podrían servir de base para microorganismos que producen productos químicos, drogas o combustible. Las principales preguntas abiertas son cómo aumentar la novedad genética y fortalecer el control sobre la producción de generación.
