生成AIが新たなウイルス設計能力を実証
米スタンフォード大学などの研究チームが、生成AIを利用して自然界では確認されていない人工ウイルスを設計し、実際に機能させることに成功した。研究成果は科学誌「サイエンス」に掲載された。対象となったのは、人ではなく細菌に感染する「バクテリオファージ」で、AIが生物のゲノムを新たに組み立てる能力を示した研究となった。
研究チームは、天然のバクテリオファージが持つゲノム情報をAIに大量に学習させた。生命活動を左右する遺伝情報の特徴をAIに分析させ、既存のファージと同様に細菌へ感染できる新たなゲノムを生成させた。
285候補から増殖可能な16種類を確認
AIが設計した人工ウイルス候補は285種類に上った。研究チームがこれらのゲノムを合成して大腸菌へ導入したところ、16種類が増殖能力を持つバクテリオファージとして機能した。自然界から既存のウイルスを探し出すのではなく、AIが生成した遺伝情報を基に実際のウイルスが成立した点が特徴となる。
作製された人工ウイルスは、およそ11個の遺伝子からなる比較的単純な構造だった。感染対象は細菌であり、人には感染しない。研究では人や動物、植物、真菌に感染するウイルスの配列を学習データからあらかじめ除外し、管理された施設内で実験を進めた。
ウイルス耐性を持つ大腸菌にも感染能力
研究チームは人工ウイルスと天然のバクテリオファージを混ぜ、培養を繰り返す実験も行った。その結果、通常のウイルスに耐性を持つ大腸菌に対しても感染し、細胞を破壊できる人工ウイルスが確認された。既存のファージだけでは対処しにくい細菌への利用につながる成果となった。
こうした特性から、抗菌薬が効きにくい細菌感染症への応用が期待されている。細菌を標的とするファージを必要に応じて設計できれば、治療に利用するウイルスの選択肢を広げる技術につながる。AIによるゲノム設計が医療分野で活用される可能性を示す結果となった。
医療への期待と並行して悪用リスク浮上
一方、今回の成果は、生成AIが実際に機能するウイルスのゲノム情報を新規に作れることも示した。研究チームは対象を細菌に感染するファージに限定し、安全面に配慮した学習データを使用したが、技術そのものには別の目的に利用される危険性がある。
AIを使えば、既存のウイルスと異なる配列を持ちながら、特定の機能を保ったゲノムを設計することも課題として指摘されている。DNA合成企業では危険な配列を検出する仕組みが使われているが、従来の配列と一致しにくい設計が可能になれば、既存の検査方法だけでは対応が難しくなるとの懸念が示されている。
AIと生命科学の進歩に安全管理が課題
研究成果は、生成AIが文章や画像だけでなく、生命の設計情報そのものを生成できる段階に進んだことを示している。薬剤耐性菌への対策など医療面での利用価値がある一方、生物兵器を含む悪用への備えも同時に求められる技術となる。
米ジョンズ・ホプキンス大学健康安全保障センターのトーマス・イングレスビー教授は、各国政府がAIと生物学を組み合わせた技術の利益を生かしながら、重大な危害を防止する政策を整備する必要性を指摘している。研究能力の拡大に合わせ、ゲノム設計やDNA合成をどのように管理するかが今後の重要な論点となる。
