世界で初めてAIでウイルスのゲノムを設計することに成功

by Applied Microbiology International

スタンフォード大学、メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター、Arc Instituteの研究チームが、世界で初めて言語モデルを用いてバクテリオファージのゲノムを設計したことを発表しました。この研究成果は、プレプリントサーバーのbioRxivで公開されています。

Generative design of novel bacteriophages with genome language models | bioRxiv
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1

World’s first AI-designed viruses a step towards AI-generated life
https://www.nature.com/articles/d41586-025-03055-y

研究チームが用いたゲノム言語モデルは、DNAやRNA、タンパク質の配列を「言語」として捉え、その文法や意味を学習するAIモデルです。ゲノム言語モデルは、DNAの塩基配列を文章における単語のように扱い、膨大な数のゲノム配列データを読み込むことで、どの遺伝子がどのような機能を持つのか、遺伝子同士がどのように相互作用するのかといった、生命活動の根幹をなす「文法」を学習します。

今回の研究で使われた「Evo 1」と「Evo 2」というモデルは、バクテリオファージをはじめとするウイルスのゲノム200万種類以上を含む、非常に大規模なデータセットで事前学習されています。研究チームは、この事前学習済みモデルを、Microviridaeという一本鎖DNAを持つバクテリオファージのゲノム約1万5000種類で追加学習しました。これにより、Evo 1とEvo 2は特定の機能を持つウイルスを、より高い精度で設計することが可能になりました。

そして、研究チームはAIによって生成された数千のゲノム配列を評価し、候補を302種類に絞り込みました。これらの設計からDNAを合成し、宿主となる細菌に導入してファージを生成。さらに検証を重ねた結果、16種類の生存可能なファージが作成されました。

実際にAIによって設計されたファージの電子顕微鏡写真が以下。

上記のような写真を基にコンピューターで処理して構築したファージの立体構造の3Dモデルが以下。

生成されたファージの中には、野生型よりも高い増殖適応度や、より速い溶菌動態を示すものがありました。また、生成されたファージを混ぜ合わせると、野生型では殺すことができなかった3種類の薬剤耐性大腸菌株の増殖を抑制することに成功したとのこと。研究チームは、AIが生成した多様なファージが、進化する細菌の耐性を克服する上で有効である可能性を示唆しています。

研究チームは今回の成果について、「生成AIが生命の設計図であるゲノムの根底にある進化的設計空間を捉え、機能する新規のバクテリオファージゲノムを創出できることを実証した」と結論付けています。

これまでのAIによる設計は単一の遺伝子やタンパク質が中心でしたが、今回の研究は複数の遺伝子や制御領域が複雑に相互作用するゲノム全体の設計に初めて成功したものです。そのため、研究チームは、今回の成果がより複雑な生物システムの設計への道を開くものと評価し、将来的により大きなゲノムを持つ生物のゲノム生成も視野に入れています。ただし、より大きなファージや生物のゲノムを設計するには、DNAの合成・組立コストの課題や、さらなる手法の革新が必要だとのこと。

また、AIによるゲノム設計能力の向上は、重要なバイオセーフティ上の考慮を必要とします。研究チームは、今回の研究が安全なモデルシステムで行われたことを強調しつつ、将来的にヒトの病原体などを扱う際には、科学界での慎重な審議と、適用されるすべての規制に従って行われるべきだと述べました。