人类历史首次，用AI生成全功能基因组！

1977年，生物化学家Frederick Sanger等人，完成了史上第一个基因组测序——噬菌体ΦX174。

40多年后的今天，斯坦福联手Arc Institute团队，以ΦX174为起点，用AI首次生成了噬菌体基因组。

其中一个，AI设计的噬菌体基因组，长的是这样子：

历史首次！AI生成「完整」基因组

在最新技术博文中，核心团队详细拆解了，成功设计首批AI生成基因组的秘诀。

不论是设计单个基因，还是一个完整的基因组，都是一项极具挑战的难题。

以遗传信息存储系统的历史来算，基因组大概存在了40亿年。而DNA基因组的存在，大约有35亿年。

因为，基因组设计，核心难题在于复杂性：多个基因相互作用，还要维持精妙的平衡，确保复制、宿主特异性和进化适应性。

这些挑战，在单个蛋白质设计中，根本不会存在。

为了攻克这一难题，斯坦福Arc Institute团队开发了一系列创新技术，其中包括：

ΦX174，跨越半个世纪接力赛

若要生成合成基因组，还得需要一个可靠的起点。

噬菌体ΦX174——一种微小的病毒基因组，只有5386个核苷酸，编码11个基因。

微调Evo，让AI更懂噬菌体

原有的Evo模型，基于海量噬菌体数据训练后，虽能生成序列，但缺乏针对ΦX174精准控制。

为此，监督微调，成为了不二选择。

团队又让Evo，在14,466精选的微小噬菌体序列上，继续训练在减少冗余后，模型专攻ΦX174相关变异。

微调后，通过精心设计的提示词和采样参数，Evo能生成与ΦX174进化相似却又创新的序列。

这就像给AI一个灵感模板，让它在熟悉中注入新意。

评估AI设计噬菌体的实验检测

这些AI基因组携带了67-392个，相较于其最近似天然基因组的新突变。

其中，Evo-Φ2147携带了392个突变，与噬菌体NC51的平均核苷酸同一性为93.0%。

根据某些分类学标准，它足以被认定为一个新物种。

另外，13个基因组包含自然界未见的突变，证明Evo能够利用自然进化从未涉足过的序列空间。

一个非常有趣的发现是，合成噬菌体之一Evo-Φ36整合了，远亲噬菌体G4的DNA包装蛋白——J蛋白（25 vs 38个氨基酸）。

总而言之，AI能快速筛选出有效的基因序列，这就让噬菌体疗法不再是碰运气的「试错」，而是精准的「设计」。

未来，人类能主动设计出领先一步的疗法，永远跑在细菌变异的前面。

核心作者

Brian Hie

我是斯坦福大学化学工程系的助理教授，以及Arc Institute创新研究员，致力于生物学与人工智能交叉领域的研究。

他曾获得了MIT CSAIL博士学位，本科就读于斯坦福大学。

Samuel King

Samuel King是斯坦福大学博士研究生，目前在Arc Institute从事合成生物学与ML交叉领域的研究工作。

他本科毕业于哥伦比亚大学（UBC），获得生物学荣誉学士学位。

参考资料：

https://x.com/samuelhking/status/1968329299364376698 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1

https://arcinstitute.org/news/hie-king-first-synthetic-phage