スタンフォード大、AIで自然界に存在しないウイルスを合成

大規模言語モデルの用途は、もはや文章やコードの生成にとどまりません。ついに「生命の設計図」を一から書き起こす段階に突入しました。

スタンフォード大学とアーク研究所の研究チームは、AIを用いて自然界には存在しない16種類のウイルスを設計したと発表しました。言語モデルによって完全かつ機能するゲノムが生成され、実際に活性を持つことが確認されたのは世界初の事例で、成果は米科学誌Scienceに掲載されました。

285種の候補から16種の新たな生命を実証

研究チームは、数百万件のゲノムデータを学習させた基盤モデル「Evo 1」および「Evo 2」を使用しました。標的となったのは、大腸菌に感染する代表的なファージであるPhi X174のゲノム再設計です。

AIが設計した配列をもとに研究室で285種類のファージを合成してテストしたところ、16種類が実際に感染・増殖する能力を持ちました。一部のウイルスは自然界のオリジナルよりも速く複製され、既存の配列と大きく異なるため新種とみなせるものも含まれていました。

さらに重要なのは実用的な効果です。天然のファージに対して耐性を獲得した大腸菌に対し、AI製ウイルスのカクテルを投与したところ、耐性菌を完全に死滅させることに成功しました。これは抗生物質が効かない薬剤耐性菌感染症の新たな治療法につながる強力な概念実証です。

バイオセーフティへの配慮として、チームはヒト、動物、植物に感染するウイルスのデータを学習セットから完全に除外しており、人間を脅かす病原体が生成されないよう制限をかけています。

なぜ重要か

薬剤耐性菌（スーパーバグ）の蔓延が世界的な課題となる中、AIを用いて迅速に特効ファージを設計できる価値は計り知れません。従来の創薬プロセスでは数年単位の試行錯誤が必要でしたが、AIが変異に対抗する配列を即座に提示できれば、難治性感染症治療のタイムラインは根本から変わります。

一方で、この成果は深刻なバイオセキュリティの課題を浮き彫りにしています。有用なファージを設計する技術と、危険な病原体を設計する技術は本質的に表裏一体です。特にEvo 2はオープンソースとして公開されているため、研究チームが学習データを安全に保っていたとしても、悪意ある第三者が危険なデータを追加学習させるリスクを排除できません。

サイバーセキュリティの世界で侵入テストツールが悪用されるのと同様、生命科学でも二重用途（デュアルユース）の壁に直面しています。今後はAIモデルの安全対策だけでなく、デジタルデータを物理的なDNAに合成する受託企業側のスクリーニング体制など、現実世界の防壁構築が強く求められると私たちは考えています。