A-1（AIが設計した初のウイルス、科学者が作成――安全性への懸念も浮上（ガーディアン紙）
研究者らは、この画期的な成果が新薬開発への希望をもたらす一方で、バイオセキュリティ（生物学的安全保障）に関する喫緊の課題も提起していると指摘。
　今回作成されたのは「バクテリオファージ」と呼ばれる特定のウイルス。これらは細菌にのみ感染するウイルスであり、難治性感染症の治療に世界中で利用されている。実験室での試験では、AIが設計したウイルスを組み合わせた「カクテル」が、自然界に存在するバクテリオファージには耐性を持つ大腸菌を死滅させた。
カリフォルニア州スタンフォード大学の化学工学者、ブライアン・ヒー博士は、AIチャットボットの基盤となる大規模言語モデルに相当するゲノム言語モデルを用いて、バクテリオファージの機能的なゲノムを設計。その後、ウイルスは実験室で作製され、シャーレ内で大腸菌と対決させた。
　研究者らは、ゲノムを「迅速に設計」し、特定の細菌に合わせて調整しながら耐性を克服できる能力は、「ファージ療法を変革」し、「バイオテクノロジーのツールキットを拡大する」可能性があると、科学誌『サイエンス』に発表。
　しかし、潜在的な利点に加えて、研究者らはこの研究が「重要なバイオセーフティ、バイオコンテインメント、バイオセキュリティに関する考慮事項」を提起したと述べ、全ゲノムを設計する他の研究者に対し、「プロジェクト全体を通して安全とセキュリティの専門家に相談する」よう強く促した。
ボルチモアにあるジョンズ・ホプキンス大学健康安全保障センターのトム・イングルスビー教授とモリッツ・ハンケ博士は、関連する記事の中で次のように述べ、この警告を補強した。「これは生命科学分野への応用において有望である一方、バイオセーフティ（生物学的安全性）やバイオセキュリティ（生物学的防護）に関する緊急の課題も提起しています。生成AIを用いてウイルスゲノムを構築する技術はすでに存在しますが、それを安全に管理・統制するための仕組みはまだ整っていません。」
　ハイ（Hie）氏らは、「Evo1」および「Evo2」と呼ばれるAIモデルを使用して、新しいウイルスゲノムを設計した。これらのモデルは、200万種類のバクテリオファージ（細菌に感染するウイルス）の遺伝子データを用いて学習が行われた。危険なウイルスが設計されるリスクを低減するため、植物やヒト、その他の動物に感染しうるウイルスの遺伝情報は、AIの学習データから意図的に除外された。
　AIが数千ものゲノム候補を生成し、研究チームはその中から300近くを選び出して実験室で実際に合成した。これらを細菌に導入すると、細菌がその遺伝情報を読み取り、新たなバクテリオファージを次々と産生した。このプロセスの効率は決して高いものではなく、実際に生存・増殖可能なバクテリオファージは16種類にとどまったが、それらを混合した「カクテル」は、2種類の異なる大腸菌株が持つ耐性を迅速に克服した。
　クテリオファージのゲノムは極めて小さいものだが、イングルスビー氏とハンケ氏は、それでもなお、生成AIが機能するウイルスゲノムを創り出し得ることを今回の研究が証明したと述べた。同様の手法を他のウイルスにも適用できるかどうかは不明だが、彼らは、ヒト、動物、あるいは植物に感染し得る病原体を対象とした研究は進めるべきではないと指摘した。
「そうしたゲノムは、既存の対策では封じ込められない新たな病原体をコードする可能性がある」と彼らは記している。
　インペリアル・カレッジ・ロンドンの合成ゲノム工学教授であるトム・エリス氏は、今回の研究は素晴らしい成果であるとしつつも、より複雑なゲノムを構築することがいかに困難であるかを浮き彫りにしたと述べた。「これは文字通り、構築する上で最も小さく、最も容易なゲノムなのです」と彼は語った。
　危険な病原体の遺伝情報を学習させたAIは、より有害なウイルスの設計に悪用される恐れがあるとエリス氏は指摘したが、遺伝データへのアクセスを管理し、危険性が懸念されるゲノムの構築に制限を設けることが対策として有効だと述べた。「各国政府はすでにそのための取り組みを懸命に進めています」と彼は付け加えた
「しかし正直なところ」と彼は言った。「AIが完全にウイルスや細菌のゲノムを設計・記述することによる脅威は、かなり誇張されています。既存の病原体を利用し、そのゲノムに『機能獲得（ゲイン・オブ・ファンクション）』を伴う改変を加える方がはるかに容易であり、現実的な病原体としての脅威となる可能性もはるかに高いからです」
キングス・カレッジ・ロンドンで科学と国際安全保障を専門とするフィリッパ・レンツォス博士は、現時点で介入すべき最も重要な段階は、DNAが実際に製造される時点だと指摘した。「規制の対象をAIモデルだけに絞るのではなく、ガバナンス全体を俯瞰することが重要です」と彼女は述べた。「多層的なアプローチをとる方が理にかなっています。具体的には、モデルの開発や利用に関する安全策、責任ある研究の審査、合成時のスクリーニング、そして確立された実験室におけるバイオセーフティ（生物学的安全性）やバイオセキュリティ（生物学的防護）の確保といった対策です」