新智元报道
斯坦福大学的一个研究团队用AI技术创造出了前所未有的噬菌体，这标志着人工智能在合成生物学领域迈出了重要一步。
这一突破发生在一个深夜，在充满精密设备的实验室里，研究员们首次尝试通过代码生成噬菌体基因组。
几个小时后，培养皿中出现了一块又一块惊人的空白区域，表明新产生的噬菌体已经开始感染大肠杆菌。
显微镜下的景象如同一场微观屠杀：细菌细胞壁被刺穿，生命物质流淌而出，成片的菌落迅速消亡。
这种现象在自然界中早已存在，但这次不同的是，这些噬菌体并非来自任何自然环境，而是由AI模型从头设计出来的。
AI生成的解释性图像
通过名为Evo的人工智能程序，研究人员成功地创造了16种全新的噬菌体，它们具有前所未有的蛋白质结构。
这些基因组是完全由计算机生成的，并在实验室中合成后被植入大肠杆菌体内。
其中一种噬菌体的表现尤为出色，其扩增速度远远超过天然版本，在短短六小时内就能达到6到25倍的增长率。
这项研究不仅展示了AI设计的生命形式的可能性，还揭示了自然界未曾发现的新蛋白质结构。
研究人员通过对比实验验证了这些人工噬菌体的有效性，并且它们能有效对抗那些对天然噬菌体产生抗性的细菌。
随着技术的进步，AI在合成生物学领域的应用前景越来越广阔，特别是在抗生素耐药性问题日益严重的今天。
这项研究不仅为噬菌体疗法的发展提供了新的可能，也为未来的生物安全和疾病治疗开辟了新路径。
研究人员合成了302个AI设计的基因组，把它们扔进大肠杆菌培养液，结果有16个直接「原地起飞」，成了能感染、能复制、能裂解细菌的真实病毒。
去年，预印本发布时，那周的头条都被GPT占据了，以至于没多少人注意到这一突破。
预印本地址：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1
那时，MIT科技评论形容那个夜晚是「AI is here」的觉醒时刻——
这代表了「首个完整基因组的生成式设计」。
纽约大学朗格尼医学中心的生物学家Jef Boeke表示，这同时也是向着AI设计的生命形式迈出的「令人印象深刻的第一步」。
而最让生物安全圈瑟瑟发抖的细节藏在论文最后：其中一个AI设计的噬菌体，它装DNA的「包装盒」蛋白——
这玩意儿，地球已知所有生物里都查不到亲戚。
曼彻斯特大学的基因组工程师Patrick Yizhi Cai描述了这类技术的潜在影响：
这些AI模型就像是合成基因组学领域的「ChatGPT时刻」。你可以开始编写自然界从未存在过的东西。
当ChatGPT遇见DNA
要理解这件事，得先认识主角——一个叫Evo的「幽灵」。
简单粗暴的类比：Evo就是DNA版的ChatGPT。
ChatGPT读的是人类几千年来留下的小说、博客、论文、贴吧水帖，学会了怎么「接龙」出像人话的句子。
Evo读的呢？
是270万个原核生物和噬菌体的基因组(Evo 1)，以及横跨生命之树的9.3万亿核苷酸数据(Evo 2)——这是迄今最大的开源生物AI模型。
Evo 2是SOTA的DNA语言模型，专为长上下文建模与设计而打造。Evo 2采用 StripedHyena 2架构，能以单核苷酸分辨率对DNA序列进行建模，上下文长度可达100万个碱基对。Evo 2使用Savanna平台进行预训练，并在OpenGenome2数据集上以自回归方式进行训练，该数据集包含来自生命所有领域的8.8万亿个token。
它学的不是「今天天气怎么样」，而是「A后面接什么碱基，这个生物才能活下去」
在它眼里，DNA序列(A、T、C、G)不再是神秘的生命天书，而是一套可以预测、可以接龙、甚至可以「文学创作」的底层代码。
在不依赖特定任务微调的情况下，Evo 2能够准确预测遗传变异对功能的影响——从非编码致病突变到具有临床意义的BRCA1基因变异
它读取基因组的方式，就像Claude读取代码一样，但Evo 2开源了！
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10176-5
开放权重：https://huggingface.co/collections/arcinstitute/evo
开源项目：https://github.com/arcinstitute/evo2
研究团队选的目标对象——ΦX174噬菌体，本身就是个传奇。
1977年，英国生物学家Fred Sanger第一次完整测序的就是它。
2003年，Craig Venter团队第一次从头化学合成的也是它。
它只有大约5400个碱基，编码11个基因——足够简单，但又五脏俱全，具备病毒该有的全部基本功能。
斯坦福Brian Hie教授的团队，选了一个最经典的对象，做了一件最不经典的事。整个流程像三幕剧——
第一幕——AI开脑洞。
Evo模型经过精细微调，被研究者「喂」进ΦX174的特定序列作为提示词，然后让它自由发挥，生成变体。
不是编辑，不是微调，而是从头开始合成完整基因组。
这些「候选作品」五花八门：有的基因被截断，有的基因顺序被打乱，有的甚至加了完全没见过的新基因。
其中很多组合，人类生物学家这辈子都不可能想出来。
第二幕——电脑筛选。
研究团队从几千个候选中挑出302个最有希望的，把它们的DNA真的化学合成出来。
这一步耗钱耗力，但必须做——光在电脑里「看着像」是没用的，得让真实的分子说话。
第三幕——见真章。
把合成出来的DNA混进大肠杆菌培养液里。然后，等。
结果出来了：302个候选，16个是活的。
这16个不仅能感染大肠杆菌、能复制、能炸开宿主细胞膜跑去感染下一个细菌——它们里面好几个，杀菌速度比天然的ΦX174还快。
你品品这数据：
天然ΦX174：6小时内扩增1.3到4倍；
AI设计的Evo-Φ69：6小时内扩增16到65倍。
人造的，比自然的还猛。
最后一击来自冷冻电镜。
研究人员对着其中一个AI生成的噬菌体一看——愣住了。
它装DNA的衣壳蛋白，在已知生命的进化树上找不到任何亲戚。这个分子结构，跟地球上任何已知物种里的任何蛋白都对不上。
AI找到了生命未曾找到的解决方案。
它就这么被AI在算力的虚空里凭空「想」出来了，而且它还真的能用。
研究团队把所有AI设计的噬菌体和原版ΦX174扔进同一个培养皿，让它们玩「大逃杀」。
他们将生成的噬菌体混合，并将其用于三种已对ΦX174产生抗性的大肠杆菌菌株。
这种混合「鸡尾酒」迅速击溃了抵抗力。
这种成功没人预料到，AI设计的噬菌体首次尝试就成功克服了现实世界中的细菌耐药性。
后抗生素时代，AI点燃新希望
把这一点划重点：AI已经不是在「补全」生命了，它在算力的虚空里漫游，走完了一条自然界需要亿万年随机突变才能跑通的进化小径——并且发明出了生命的全新零部件。
这是一道分水岭。
这就涉及到这项技术真正可能造福人类的应用方向——噬菌体疗法。
这是一个被冷落了几十年、最近又被重新点燃的医学方向。
我们都知道，抗生素滥用导致细菌耐药性越来越强，世卫组织反复警告「后抗生素时代」可能到来——一个小伤口就要人命的年代。
噬菌体是细菌的天敌，本应该是绝佳武器，但最大的问题是：细菌进化得太快，我们手里的天然噬菌体库不够用。
而Evo这种AI，等于给人类开了一个无穷无尽的噬菌体设计工厂。
细菌进化出抗性？没事，我们让AI再生成1万种新噬菌体，总有一种克得了你。
Arc Institute的官方博客里写得很清楚：他们的目标是把噬菌体疗法从「碰运气」变成「系统化生产」。
参考资料：
1\https://x.com/AISafetyMemes/status/2048076291367391494
https://x.com/heygurisingh/status/2047736888111583404
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1