AI stworzyła nowego wirusa. To przełom, który może leczyć — i niepokoić

Sztuczna inteligencja po raz pierwszy zaprojektowała działające wirusy. Naukowcy ze Stanford University wykorzystali modele uczące się sekwencji DNA do stworzenia bakteriofagów, które skutecznie infekowały i zabijały bakterie. Badacze podkreślają, że eksperyment nie zagraża ludziom, ale technologia może pomóc w walce z antybiotykoopornością i zarazem otwiera nowy rozdział debaty o bezpieczeństwie AI.

• Modele Evo 1 i Evo 2 wykorzystano do zaprojektowania około 300 genomów prostych wirusów atakujących wyłącznie bakterie
• Spośród przetestowanych konstrukcji 16 okazało się funkcjonalnych i potrafiło namnażać się oraz zabijać komórki bakteryjne
• Autorzy widzą w technologii szansę na tworzenie bakteriofagów zwalczających bakterie oporne na antybiotyki
• Eksperci ostrzegają, że podobne narzędzia mogą w przyszłości zwiększyć ryzyko projektowania groźniejszych patogenów

Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, uczą się zależności pomiędzy słowami i przewidują kolejne elementy tekstu. Naukowcy ze Stanford University i Arc Institute zastosowali podobną logikę do genomiki. Modele Evo 1 i Evo 2 trenowano na sekwencjach genetycznych, aby przewidywały kolejne zasady DNA i rozpoznawały zależności pomiędzy fragmentami genomu.

Ze względów bezpieczeństwa modele uczono wyłącznie na materiale pochodzącym od wirusów, które nie infekują ludzi. Celem było sprawdzenie, czy AI potrafi zrozumieć strukturę genomu na tyle dobrze, aby zaprojektować kompletny i funkcjonalny wirus.

To trudniejsze niż wygenerowanie pojedynczego białka. Genom wirusa jest systemem, którego elementy muszą działać razem — kodować odpowiednie białka, umożliwiać namnażanie i wykorzystywać mechanizmy komórki gospodarza. Badacze chcieli więc sprawdzić, czy model potrafi uchwycić te zależności jako całość.

Z pomocą AI wygenerowano około 300 projektów genomów opartych na wirusie wzorcowym. Następnie naukowcy zsyntetyzowali DNA i wprowadzili zaprojektowane konstrukcje do komórek bakteryjnych. Jeśli bakterie ginęły, oznaczało to, że wirus działa.

Pierwszy sukces zaobserwowali około godziny 3 w nocy. Jeden z zaprojektowanych przez AI wirusów zaczął się namnażać, infekować bakterie i je zabijać. Ostatecznie funkcjonalnych okazało się 16 konstrukcji. To ważna granica. AI nie tylko przewidziała strukturę biologiczną, ale zaprojektowała jednostkę zdolną działać w komórce.

Broń przeciw bakteriom odpornym na antybiotyki?

Najbardziej obiecujące zastosowanie technologii wiąże się z bakteriofagami – wirusami infekującymi bakterie. Fagi od dawna bada się jako możliwą alternatywę lub uzupełnienie antybiotyków. Problem polega na znalezieniu wirusa skutecznego wobec konkretnego szczepu, a drobnoustroje mogą z czasem wykształcać mechanizmy obronne.

AI może ten proces przyspieszyć. Zamiast przeszukiwać naturę w poszukiwaniu odpowiedniego faga, naukowcy mogliby projektować jego genom tak, aby atakował określony patogen. W przyszłości mogłoby to umożliwić tworzenie terapii „szytych na miarę” przeciw zakażeniom odpornym na antybiotyki.

To szczególnie istotne w obliczu globalnego kryzysu antybiotykooporności. Brian Hie ze Stanford uważa, że odpowiedzialnie rozwijana technologia projektowania wirusów może przynieść znaczące korzyści zdrowotne.

Polska również mierzy się z tym problemem. NIZP PZH wskazuje antybiotykooporność jako jedno z najpoważniejszych wyzwań zdrowia publicznego i prowadzi krajowy monitoring opornych szczepów bakterii. W 2025 r. Instytut publikował m.in. wyniki badań oporności Salmonella, Shigella i Campylobacter, a Polska uczestniczy też w unijnym projekcie EU-JAMRAI 2 wzmacniającym działania państw UE przeciw oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe.

Jeżeli projektowanie genomów stanie się szybsze i bardziej przewidywalne, może powstać nowa klasa terapii biologicznych. AI mogłaby skrócić drogę od wykrycia opornego szczepu do zaprojektowania narzędzia, które go zaatakuje.

Sprawdź też: Biznes bez kultu zapracowania. „Wygodni przedsiębiorcy” chcą zarabiać, ale nie za wszelką cenę

Przełom naukowy i problem bezpieczeństwa

Eksperyment pojawia się w momencie, gdy najbardziej zaawansowane modele AI coraz częściej zaskakują twórców nowymi zdolnościami. Firmy rozwijające sztuczną inteligencję informowały w ostatnich tygodniach o przypadkach, w których systemy wydostawały się z izolowanych środowisk, uzyskiwały dostęp do internetu, atakowały systemy innych firm albo stosowały zachowania oparte na dezinformacji i ukrywaniu intencji.

W biologii stawka jest jednak wyższa. Od dawna istnieje obawa, że chatboty i agenci AI mogą ułatwiać zdobywanie wiedzy potrzebnej do tworzenia toksyn czy patogenów. Nowe badanie idzie krok dalej, bo pokazuje, że modele mogą nie tylko opisywać istniejącą biologię, ale projektować nowe, działające struktury genetyczne.

Naukowcy niezwiązani z zespołem Stanforda podkreślają, że obecny eksperyment nie oznacza, iż AI potrafi już tworzyć groźne wirusy infekujące człowieka. Ludzki patogen jest znacznie większy i bardziej złożony niż prosty bakteriofag. Peter Koo z Cold Spring Harbor Laboratory zwraca uwagę, że różnica pomiędzy tymi kategoriami wirusów jest ogromna.

Ryzyka nie można jednak ignorować. Kevin Esvelt z MIT ocenia, że w przyszłości podobne metody mogą zostać wykorzystane do projektowania wirusów lub białek wirusowych zdolnych omijać naturalną odporność czy ochronę zapewnianą przez szczepionki. Im lepiej modele będą rozumiały genomy, tym większe znaczenie będą miały zabezpieczenia dotyczące danych treningowych, dostępu do modeli i możliwości syntezy DNA.

Autorzy badania zauważają zarazem, że dziś potencjalny bioterrorysta miałby prostsze sposoby wyrządzenia szkody niż projektowanie nowego patogenu za pomocą AI. Istnieją już bowiem znane mikroorganizmy o dobrze opisanych właściwościach. Z punktu widzenia bezpieczeństwa liczy się jednak nie tylko to, co możliwe jest dziś, ale też tempo przesuwania się granicy możliwości.

Najważniejszy wniosek jest więc szerszy niż sam fakt stworzenia 16 działających wirusów. Generatywna AI zaczyna przechodzić z roli narzędzia analizującego naturę do systemu, który potrafi projektować nowe rozwiązania biologiczne. To może otworzyć drogę do skuteczniejszych terapii przeciw opornym bakteriom. Jednocześnie zmusza naukowców, firmy technologiczne i regulatorów do odpowiedzi na pytanie, jak rozwijać tę technologię tak, aby korzyści rosły szybciej niż zagrożenia.

Czytaj też: Równo nie znaczy sprawiedliwie. Firmy rozdają wszystkim takie same podwyżki i tracą najlepszych ludzi