Искусственный интеллект создаёт белки, которых не существует в природе
ИИ Evo, обученный на бактериальных геномах, создаёт новые функциональные белки, которых нет в природе. Настоящая бионическая эволюция в действии.
Раньше ИИ учился предсказывать структуру белков или создавать их по заданным параметрам, но теперь он пошёл дальше: научился генерировать совершенно новые, ранее не существовавшие белки, способные выполнять реальные биологические функции. И сделал он это, изучая не сами белки, а… бактериальную ДНК.
Как устроен бактериальный геном?
Бактерии — мастера эффективности. Их гены часто организованы в компактные кластеры: все участки ДНК, отвечающие за одну задачу — например, переваривание сахара или синтез аминокислоты, — расположены рядом. Это позволяет бактериям быстро включать и выключать целые метаболические пути. Учёные решили, что такая организация — идеальный учебник для ИИ.
Модель Evo: ИИ, который понимает язык ДНК
Исследователи создали геномную языковую модель Evo, обучив её на огромной коллекции бактериальных геномов. Принцип обучения напоминал работу с языковыми моделями вроде GPT: Evo предсказывал следующую «букву» в генетической последовательности — нуклеотид, — и если угадывал, получал «поощрение». В результате модель научилась понимать контекст длинных фрагментов ДНК и генерировать новые последовательности, логически связанные с запросом.
Может ли Evo создавать новое, а не копировать старое?
Сначала учёные проверили, способна ли модель восстанавливать недостающие фрагменты известных генов. Оказалось, что даже по 30% последовательности Evo могла восстановить остальные 85%. Но главный вопрос был в другом: сможет ли она создавать что-то принципиально новое?
Чтобы это выяснить, исследователи взяли токсины — белки, которые бактерии используют в «гонке вооружений» против конкурентов. Обычно каждый токсин кодируется вместе со своим антитоксином, чтобы клетка не погибла от собственного оружия. Учёные подали Evo последовательность токсина, не имеющего известного антитоксина, и попросили создать для него «противоядие». При этом все варианты, похожие на уже известные антитоксины, отсеивались.
Результат превзошёл ожидания: из десяти предложенных Evo вариантов два полностью нейтрализовали токсин. Эти белки не были похожи ни на один известный антитоксин — их последовательности совпадали с существующими лишь на 25%. Более того, они представляли собой «мозаику» из фрагментов как минимум 15–20 разных белков.
Белки-невидимки, которые не может распознать даже софт
Ещё более впечатляющий эксперимент провели с системой CRISPR — известным инструментом для редактирования генов, который бактерии используют для защиты от вирусов. Evo сгенерировала несколько белков-ингибиторов CRISPR, которые не были похожи ни на один известный белок. Два из них оказались настолько необычными, что программы для предсказания структуры белков не смогли понять, как они выглядят в трёхмерном пространстве. И тем не менее, они работали.
Что дальше?
Evo уже сгенерировала 120 миллиардов пар оснований ДНК — целую библиотеку потенциально новых генов. Часть из них, вероятно, кодирует известные белки, но многие могут оказаться совершенно новыми элементами, способными выполнять уникальные функции.
Пока неясно, будет ли этот подход работать с более сложными геномами, например, человека. У позвоночных гены не так чётко сгруппированы, и их структура намного сложнее. Но сам факт, что ИИ может создавать функциональные биологические молекулы, игнорируя уровень белков и работая только с ДНК, — это прорыв.
Почему это важно?
Это исследование показывает, что искусственный интеллект способен не только имитировать природу, но и выходить за её рамки, создавая биологические молекулы, которых никогда не было в эволюции. В будущем это может привести к появлению новых лекарств, ферментов для переработки пластика или инструментов для генной инженерии, о которых мы пока даже не догадываемся.
Эволюция миллиарды лет экспериментировала с ДНК. Теперь у неё появился помощник — искусственный интеллект, который учится на её же правилах, но действует гораздо быстрее.
Создано: 22.11.2025 11:31:28