O uso da inteligência artificial (IA) na pesquisa em biologia sintética continua avançando, agora com o projeto, do zero, de genomas completos e funcionais de bacteriófagos, alguns dos quais foram testados contra bactérias que desenvolveram resistência.
Pesquisadores liderados pela Universidade de Stanford (EUA) publicaram um artigo na revista Science explicando esse avanço, para o qual utilizaram o bacteriófago ΦX174, que ataca a bactéria Escherichia coli, como modelo, e combinaram modelos de linguagem genômica evolutiva, biologia computacional e triagem experimental.
Os bacteriófagos são vírus que atacam bactérias, sendo muito úteis no campo da biotecnologia e relevantes do ponto de vista terapêutico como tratamentos para infecções bacterianas.
O genoma do ΦX174 foi usado “como um modelo de projeto”, a partir do qual a IA gerou milhares de genomas semelhantes, mas novos, dos quais a equipe sintetizou quimicamente e testou, em condições de laboratório, quase 300, resultando em 16 fagos viáveis.
Os fagos gerados “eram diferentes de qualquer fago natural conhecido, apresentando mutações, genes e elementos regulatórios divergentes inéditos”, detalha o artigo.
Algumas combinações dos novos fagos superaram a resistência em duas cepas de E. coli, que eram resistentes a fagos semelhantes ao ΦX174, o que “abre caminho para terapias com fagos geradas por IA contra patógenos bacterianos de rápida evolução”, indica o estudo.
Além disso, em experimentos nos quais fagos criados por IA foram misturados com fagos naturais na mesma cultura de células, em alguns casos os primeiros superaram os últimos em velocidade de replicação e competência.
Os autores destacam que o projeto e a síntese de genomas funcionais gerados por IA levantam “considerações importantes sobre biossegurança, biocontenção e segurança biológica”.
Portanto, consideram necessário “promover um debate sobre os pontos fortes e as limitações da governança, das políticas e das estratégias para mitigar o uso indevido”.
Assim, eles estimam que “grupos que realizarem trabalhos futuros sobre o projeto de genomas completos devem consultar profissionais de segurança e biossegurança ao longo de todo o ciclo de vida do projeto”.
Segundo especialistas, as estruturas de segurança existentes podem ser adaptadas à genômica generativa, enquanto as proteções em nível de modelo, como a exclusão de sequências virais sensíveis dos dados de treinamento, podem fornecer uma camada adicional de mitigação de riscos.
