[智能应用]世界上第一个AI设计的病毒问世 [复制链接]

撰文 | 姚湧 小学森 庐州月
责编 |既来知




01 世界上第一个AI设计的病毒问世


人工智能（artificial intelligence，AI）的迅猛发展不断颠覆着科学研究的范式。在生命科学领域，AI模型已经可以生成DNA序列、蛋白质和一些生命多聚物。但是，AI生成更为复杂的完整基因组仍充满挑战。近日，斯坦福大学化学工程系Brian L. Hie团队开发出一个基因组语言模型Evo，并用超200万个噬菌体（能特异性裂解细菌的病毒）基因组对其进行了训练。随后，该团队以含有11个基因，5386个核苷酸的噬菌体ΦX174为设计模板，通过Evo生成具有真实遗传结构的全基因组序列。这些AI生成的基因组共产生了16种能稳定进化，并且在生长竞争和裂解细菌方面比ΦX174更具适应性的全新噬菌体！这些新病毒联合起来可以感染并杀死三种原来ΦX174不能清除的大肠杆菌。这是世界上第一个用AI设计的病毒，展现出广阔的临床应用前景，当然也会引发人们对生物安全的担忧......
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https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1



02 基因编辑治疗遗传性耳聋


基因突变会引起遗传性耳聋，其中POU4转录因子3基因(POU4F3)的突变导致常染色体显性非综合征性耳聋15(dominant non-syndromic deafness 15,DFNA15)，目前尚无有效的临床治疗方法。基因编辑技术有望精确修复突变的核苷酸，从而为遗传性听力损失提供潜在的治疗方法。近日，东南大学附属中大医院Renjie Chai团队通过Pou4f3WT/Q113*突变建立了小鼠DFNA15研究模型。研究人员通过将不同的腺嘌呤脱氨酶融合到Cas9上来开发和筛选针对Pou4f3Q113*等位基因的腺嘌呤碱基编辑器(adenine base editors,ABEs)。其中，SchABE8e在体外对sgRNA3进行了高度精确和高效的编辑。团队成员通过腺相关病毒递送SchABE8e-sgRNA3对新生Pou4f3WT/Q113*小鼠进行听力恢复治疗。结果显示，动物的听力几乎完全恢复，治疗效果持续了至少四个月，并且具有良好的生物安全性。该研究为治疗DFNA15提供了新策略。
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https://www.nature.com/articles/s41467-025-63613-w



03 膳食补充花生四烯酸会提高疫苗免疫效果


疫苗接种主要通过诱导体液免疫，也就是产生抗体，来提供对传染性疾病的最有效保护。疫苗接种效果受多种因素的影响。近日，清华大学基础医学院程功团队研究发现，膳食补充花生四烯酸(arachidonic acid,ARA)能显著加速小鼠在接种狂犬病疫苗后产生中和抗体，并保护小鼠免受致命剂量的狂犬病病毒(rabies virus,RABV)感染。通过招募志愿者进行临床试验，研究人员发现，口服补充ARA可提高体内中和抗体的表达，使其在初次免疫后一周内达到足以预防RABV的水平。从机制上讲，ARA在淋巴结富集，代谢转化成免疫调节分子。其中的前列腺素I2(PGI2)通过环磷酸腺苷(cAMP)-蛋白激酶A(PKA)轴上调免疫共刺激分子CD86的表达，激活B细胞中活化诱导的胞苷脱氨酶(AID)，促进抗体合成分泌。据了解，动物内脏、肉蛋和海鲜中的花生四烯酸含量比较丰富。
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https://doi.org/10.1038/s44321-025-00310-7



04 以后接种疫苗可能不用扎


皮肤是一种柔软且富有弹性的组织。在组织损伤时，皮肤机械感应会促进免疫防御并恢复稳态。近日，英国伦敦国王学院生命科学与医学系Stuart A. Jones团队使用瞬态皮肤拉伸模型研究发现，单次皮肤张力改变会诱导胶原纤维重新定向、基质细胞机械转导、炎症介质的产生和免疫细胞向皮肤的募集。同时，皮肤拉伸会通过打开毛囊增加皮肤渗透性，但不会损伤组织。此外，拉伸诱导的皮肤变化还能导致皮下树突状细胞暴露于皮肤微生物产生的化合物，进而发生活化和迁移。更有趣的是，该团队利用急性皮肤拉伸实现了无针疫苗递送，促进了抗原在淋巴结中的积聚，并产生了比肌肉注射更好的免疫应答效果。该研究通过分析皮肤的物理和免疫学变化为药物输送指明了一个新方向。
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https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.116224



05 普通光照下即可工作的水体消毒薄膜


水是生命之源。数据统计，全球仍有约44亿人为饮水安全发愁，尤其是获得没有病原微生物污染的水。近日，中山大学化学学院Gangfeng Ouyang团队研发出一种能自主漂浮在水表面的光催化薄膜。这种薄膜在低强度自然阳光（13-18 mW/cm2）照射下就能产生一种名为氧中心有机自由基(oxygen-centred organic radicals,OCORs)的活性物质，在40分钟内对10升高度污染的水进行强效灭菌。OCORs的主要特点是寿命很长，可以在弱光照下不断积累，保持消毒效率。此外，这种光催化薄膜的稳定性也超强，能重复使用50次以上，可以说极具性价比。简而言之，这种光催化薄膜以其低能耗和高稳定性在水体消毒领域展现出广阔的应用前景。相关论文于9月15日发表在《自然·水》(Nature Water)杂志。
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https://doi.org/10.1038/s44221-025-00500-0



06 让细胞起死回生，促进组织修复


组织损伤的本质是细胞的死亡崩解。如果能将细胞从濒临死亡的边缘“拽”回来，必将促进组织的修复。近日，印度科学与创新研究院Santosh Chauhan团队用诱导细胞死亡的亲溶酶体药物，如L-亮氨酸-L-亮氨酸甲酯(LLOMe)，处理死亡早期的细胞后惊奇地发现，细胞竟然恢复了活力。在细胞恢复的初始阶段，研究人员检测到与胚胎发育、再生、干性和炎症相关的基因和信号上调。随后，控制代谢、细胞器生物合成、膜运输、物质运输和细胞骨架重塑的重要途径被激活，最终导致细胞完全更新。通过一系列动物实验，该团队证实，LLOMe可以增强小鼠皮肤伤口和角膜碱烧伤的愈合，促进黑腹果蝇的造血祖细胞/干细胞产生，诱导青蛙的“尾巴”重现，并介导秀丽隐杆线虫的神经轴突再生。从机制上讲，NF-κB信号传导对LLOMe诱导的细胞复苏和再生至关重要。
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https://doi.org/10.1038/s44318-025-00540-y



07 红斑狼疮治疗新突破


红斑狼疮是一种常见的慢性、反复发作的自身免疫性疾病，临床症状包括皮肤症状（如面颊部出现蝶形红斑、皮肤溃疡等）、心脏症状、肺脏症状、肾脏症状、血液系统症状以及神经系统症状等。近日，中国科学技术大学附属第一医院风湿免疫科陈竹团队在难治性系统性红斑狼疮治疗方面取得新突破。该团队设计出一种能将CD19 mRNA直接靶向递送到CD8+ T细胞的脂质纳米颗粒HN2301。体外实验显示，HN2301能将CAR T细胞进行重编程，杀伤自体B细胞。由5名红斑狼疮患者参与的临床试验结果表明，HN2301输注能使患者体内的B细胞明显减少，CAR T细胞激活，红斑狼疮疾病活动度指数下降，并且没有引起明显的不良反应。详细数据于9月17日发表在《新英格兰医学杂志》(NEJM)。
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https://doi.org/10.1056/NEJMc2509522



08 全球人口头疼流行程度分析


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平日里我们或多或少都有过头痛的经历。头痛，特别是偏头痛和紧张型头痛(tension-type headaches,TTHs)，已经成为一项全球性的公共卫生问题。近日，全球疾病负担2021头痛协作团队(GBD 2021 Headache Collaborators)对204个国家和地区的头痛患病率和伤残损失寿命年(years lived with disability,YLDs)进行了最新的数据统计分析。2021年，全世界约有20亿人患有紧张型头痛，12亿人患有偏头痛。虽然紧张型头痛更为常见，但偏头痛给身体带来的伤残程度更高。值得注意的是，1990~2021年间，头疼的年龄标准化患病率保持稳定，预计由于人口增长，这一趋势仍将继续下去。从性别、年龄角度分析，30-44岁女性的头疼患病率较高，健康所受影响也较大。相关论文于9月18日发表在《细胞报告·医学》(Cell Reports Medicine)杂志。

全球首个AI设计病毒诞生：技术突破与应用前景
2025年9月，科学家首次利用人工智能（AI）成功设计并合成了具有完整功能的病毒（噬菌体），这一突破标志着AI在生命科学领域的应用进入新阶段。该研究以噬菌体ΦX174为模板，通过AI模型生成全新基因组序列，最终获得16种能高效感染并杀死大肠杆菌的人工噬菌体，其中包括野生型ΦX174无法清除的耐药菌株1234。

AI设计病毒的技术路径与创新点
核心模型与训练数据
研究团队使用名为Evo1和Evo2的AI模型，基于200万个噬菌体基因组数据训练，通过监督学习优化生成目标——感染并杀死大肠杆菌，尤其是耐药菌株4。模型需处理基因间相互作用、复制调控等复杂问题，突破了此前AI仅能生成单序列或蛋白质的局限45。

设计与验证流程

模板选择：以含11个基因、5386个核苷酸的噬菌体ΦX174为模板，保留其感染复制所需的遗传元件4。
序列生成：AI生成302个候选基因组，部分与野生型同源性超40%，部分为全新编码序列4。
实验筛选：合成DNA并插入宿主细菌培养，16个候选株表现出宿主特异性，联合使用可杀灭3种野生型无法清除的大肠杆菌14。
应用潜力与生物安全争议
对抗细菌耐药性
AI设计的噬菌体可直接针对耐药机制生成多样化病毒，降低细菌抗性进化风险，为抗生素替代疗法提供新思路34。研究团队希望该技术用于治疗感染性疾病及公共卫生挑战23。

生物安全与伦理考量
尽管研究排除了影响真核生物的病毒数据，但AI生成完整基因组的能力引发对“人工合成生命”的担忧。德国学者指出，生物安全问题并非AI特有，需通过严格监管框架平衡创新与风险45。

领域影响与未来方向
技术里程碑意义
该成果首次证明AI可编写具有生物功能的完整基因组，为生成更复杂生命系统（如真核生物病毒）奠定基础。斯坦福大学Brian Hie评价其为“AI生成生命的关键一步”5。

临床转化前景
下一步需验证AI噬菌体在人体内的安全性与有效性，同时探索其在农业、环境治理等领域的应用。冷泉港实验室Peter Koo强调，需结合实验优化与计算模型迭代，推动技术落地

截至目前（2025年），世界上尚无确凿证据表明存在由人工智能（AI）完全自主设计并实际释放的病毒。因此，严格来说，不存在被国际科学界公认的“第一个AI设计的病毒”。

然而，这一问题背后涉及一个极具争议且快速发展的前沿领域——AI在生物工程与病原体设计中的潜在应用。我们可以从以下几个层面深入解读这个问题：

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一、AI参与病毒研究的现实进展

虽然AI尚未“创造”出全新的致病病毒，但它已在病毒学研究中扮演关键角色，包括：

- 蛋白质结构预测：如AlphaFold（DeepMind）能够高精度预测蛋白质三维结构，包括病毒蛋白（如新冠病毒刺突蛋白），极大加速疫苗与药物研发。
- 基因序列分析：AI可识别病毒基因组中的功能区域，预测变异趋势（如流感、HIV的演化路径）。
- 反向疫苗设计（Reverse Vaccinology）：利用AI筛选潜在抗原，设计针对特定病毒的免疫靶点。

这些技术本质上是“辅助人类科学家”，而非自主创造病原体。

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二、“AI设计病毒”的潜在路径与伦理风险

尽管目前没有真实案例，但理论上AI可以通过以下方式参与病毒设计：

1. 基因序列生成模型  
   借助生成式AI（如基于Transformer的DNA语言模型），可学习已知病毒基因组规律，并生成具有特定功能（如高传染性、免疫逃逸）的新序列。

2. 功能优化算法  
   AI可通过强化学习模拟病毒进化过程，优化其宿主适应性、传播效率或耐药性。

3. 合成生物学接口  
   若AI系统与自动化实验室（如“机器人科学家”）连接，则可能实现“从代码到活体病毒”的闭环操作。

> ⚠️ 此类能力一旦滥用，可能导致“定制化病原体”的出现，构成严重的生物安全威胁。

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三、相关争议事件与警示实验

虽然未证实AI直接制造病毒，但已有实验引发广泛担忧：

- 2022年，加拿大一家初创公司使用AI重新设计马痘病毒（一种天花相关病毒）的部分基因组，展示了AI在合成病毒中的可行性。该研究旨在开发更安全的疫苗载体，但被批评为“双刃剑技术”。
- MIT研究人员使用AI模型预测数千种潜在毒素蛋白，其中部分与已知致命毒素高度相似，引发对AI生成有害生物分子的监管呼吁。

这些案例虽非“AI独立创造病毒”，但揭示了技术滑坡的风险。

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四、法律、伦理与全球治理现状

目前，国际社会对“AI+生物安全”领域的监管仍处于起步阶段：

- 《禁止生物武器公约》（BWC）未明确涵盖AI驱动的生物威胁。
- 美国国家科学院报告（2023）建议建立“AI-生物风险评估框架”，限制高危模型的公开发布。
- 欧盟AI法案将“生物识别与生命系统操控”列为高风险应用，要求严格审查。

但执行难度大，尤其面对开源AI模型和分布式基因合成服务。

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五、未来展望：我们是否正在走向“AI原生病毒”时代？

随着AI能力的指数级增长，以下情景可能在未来十年内成为现实：

| 情景 | 可能性（2035年前） | 风险等级 |
|------|------------------|--------|
| AI辅助设计增强型病毒用于疫苗研发 | 高 | 低（若受控） |
| 非国家行为者利用开源AI设计危险病原体 | 中 | 极高 |
| 完全自主的AI系统在无人干预下创造功能性病毒 | 低 | 灾难性 |

> 🔍 关键判断：真正的“第一个AI设计的病毒”不会是一个突然事件，而将是渐进式技术融合的结果——当AI不再仅仅是工具，而是决策主体时，责任归属与控制机制将成为核心难题。

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结论

目前并不存在公认的“世界上第一个AI设计的病毒”。  
但AI正以前所未有的速度融入生命科学研究，我们正处于一个临界点：AI可能很快从“病毒解读者”转变为“潜在创造者”。

未来的挑战不在于技术能否实现，而在于人类是否有足够的智慧与制度来防止其滥用。这不仅是一个科学问题，更是文明级别的伦理考验。

> 🌐 建议关注方向：
> - 生物安全与AI治理的交叉政策
> - 可解释AI在基因设计中的透明度标准
> - 全球协作的“红色团队”演练（模拟AI生物攻击）

只有提前布局，才能确保AI服务于生命，而非威胁生命。