AIによる生物設計が、配列の予測から「動くゲノム」を書く段階に入った。Stanford UniversityとArc Instituteの研究チームは、ΦX174をもとにgenome language modelでバクテリオファージを設計し、合成した候補のうち16種がE. coliに感染して増殖することを確認した。研究は2026年8月6日にScienceへ掲載された。

今回の対象は、人に感染するウイルスではない。E. coliを宿主にするΦX174系のバクテリオファージで、研究チームは近縁ファージのゲノム数千件を使ってモデルを微調整した。Arc Instituteは関連説明で、試験した285設計のうち16件が目的の細菌株で増殖し、その成長を抑えた一方、無関係な菌株には影響しなかったと説明している。このhost tropismは、将来のphage therapyで狙った細菌だけを攻撃するための重要な条件になる。

大きいのは、AIが危険な病原体を作ったという話ではない。より正確には、自然界にないウイルス全体のゲノムをモデルが提案し、その一部が合成と実験検証を通過したという点だ。DNA文字列としてもっともらしいだけではなく、生物として機能した。生成AIが生物学の「読み手」から「書き手」へ進むことを示す実験証拠になった。

医療面では、抗生物質耐性菌への対応が焦点になる。ファージ療法は長く研究されてきたが、標的菌に合う候補を探し、耐性に合わせて調整する作業は難しい。AIが設計空間をより速く探索できるなら、耐性菌ごとに候補を更新する道が開ける。Science Media Centreに寄せられた専門家コメントも、今回の成果を合成ゲノミクスの節目として扱っている。

ただし、安全面の宿題は重い。研究チームは安全上の理由から真核生物ウイルスを学習対象から外し、Arc Instituteは病原性ウイルスタンパク質に対する生成配列が実質的にランダムだとするred-teaming結果を示している。それでも、今後のモデルが強くなるほど、データ制限、モデルアクセス、DNA合成注文のスクリーニング、実験室の生物安全手順を一体で扱う必要がある。今回の論文は、政策が追いつく前に能力の輪郭を見せたという意味で重要だ。

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AI設計ファージ16種が実験で機能、ゲノムを書く段階へ