AI寫出完整噬菌體基因組：16個設計成活，也把生物安全推上檯面

抗生素抗藥性迫使科學家尋找新的殺菌工具，而專門感染細菌的噬菌體，一直是重要候選。如今，研究人員更進一步，讓人工智慧不只修改幾段DNA，而是寫出完整病毒基因組，並在實驗室中製成能夠繁殖、感染與殺死大腸桿菌的噬菌體。

這項研究使用Evo系列基因組模型。據研究團隊說明，基礎模型從約200萬條噬菌體序列學習，再以14,466條微小噬菌體科（Microviridae）序列微調。研究人員從模型產生的結果中挑選285個候選基因組進行合成，最後有16個形成可存活的噬菌體；不到一成的成功率，也顯示模型距離可靠、可預測的病毒工程工具仍有一段距離。

實驗以天然噬菌體ΦX174為設計參照。部分AI生成噬菌體能感染並殺死非致病性的實驗室大腸桿菌C，或近緣的大腸桿菌W；其宿主範圍仍相當受限，未呈現可任意跨越物種的感染能力。這被視為首批由AI撰寫完整病毒基因組、再合成出可繁殖噬菌體的案例，意義主要在於證明基因組尺度的生物設計可行，而非交出一項可立即使用的醫療產品。

研究團隊也把生成噬菌體混合成雞尾酒，測試三株經實驗演化、已能抵抗ΦX174的大腸桿菌。這些組合在一至五次傳代內克服細菌的抵抗，而單獨使用ΦX174則失敗。不過，這裡的細菌抵抗的是天然噬菌體，不是抗生素；因此，將結果直接描述為已能消滅「抗生素抗藥菌」，會超出實驗證據。若要用於臨床感染，還須證明其對病原菌的效力、穩定性、免疫反應與體內安全性。

研究的另一道邊界來自ΦX174本身：它的基因組異常短小、結構相對簡單。能為這類病毒生成可運作的設計，並不代表模型已能掌握大型或構造複雜病毒，更不能推論它能安全設計感染人類、動物或植物的病毒。研究人員表示，訓練時排除了真核生物病毒序列，實驗也只使用非致病性的實驗室細菌。

然而，當AI可以產生完整且具有功能的病毒基因組，風險便不只存在於培養皿。生物安全專家主張，防線需同時涵蓋模型存取、研究審查、DNA合成訂單篩檢與實驗室隔離措施。這項成果眼下更像一個技術里程碑與治理壓力測試：它讓噬菌體療法的設計空間擴大，也迫使監管者提早思考，當「寫基因組」逐漸變成可規模化的運算工作，哪些能力應被開放、追蹤與限制。